Abstract P070: Risk of All-cause Mortality in Women versus Men With Type 2 Diabetes: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Previous studies have shown sex differences in the all cause mortality rate associated with type 2 diabetes. Hypothesis: We did a meta-analysis to provide reliable and comprehensive estimates of type 2 diabetes on risk of all-cause mortality in women versus men. Methods: We systematically searched PubMed, Embase, and Web of science for studies published from their starting dates to October 10, 2017. Studies were selected only if they reported sex-specific estimates of the standardized mortality ratio (SMR) or hazard ratios associated with type 2 diabetes for all-cause mortality. We used random effects meta-analyses with inverse-variance weighting to obtain sex-specific SMRs and their pooled ratio (women to men) for all-cause mortality. Study quality was assessed using the Newcastle–Ottawa scale. Results: Data from 30 studies including 2,307,694 individuals and 252,491 deaths occurred were included. The pooled women-to-men ratio of the SMR for all-cause mortality was 1·14 (95% CI 1.09-1.19, p<0.001; I 2 =81.6%). Compared with healthy counterparts, the pooled SMR for all-cause mortality in patients with T2D was 2.30(95%CI 1.97-2.68) in women, and 1.94(95%CI 1.73-2.18) in men, respectively. Sensitivity analysis with omission of one study at a time did not change the results of this meta-analysis. Conclusions: Women with type 2 diabetes have a roughly 14% greater excess risk of all-cause mortality compared with men counterparts. This meta-analysis was registered at the International Prospective Register of Systematic Reviews (Prospero) ( http://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO ; registration number: CRD42017074187). Figure 1 .Pooled women-to-men ratios of SMRs for all-cause mortality, comparing people with type 2 diabetes versus healthy counterparts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».