Preventable Diabetic Complications After a Cancer Diagnosis in Patients With Diabetes: A Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A cancer diagnosis may disrupt diabetes management, increasing the risk of preventable complications. The objective was to determine whether a cancer diagnosis in patients with diabetes is associated with an increased risk of diabetic complications. METHODS: This retrospective cohort study using health care data from Ontario, Canada, included persons age 50 years or older diagnosed with diabetes from 2007 to 2011 and followed until 2014. We examined the effects of cancer as a time-varying covariate: breast cancer (in women), prostate cancer (in men), colorectal cancer, and other cancers (in men and women). Each cancer exposure was categorized as stage I-III, IV, or unknown, and by time since cancer diagnosis (0-1 year, >1-3 years, and >3 years). The primary outcome was hospital visits for diabetic emergencies. Secondary outcomes were hospital visits for skin and soft tissue infections and cardiovascular events. RESULTS: Of 817 060 patients with diabetes (mean age = 64.9 +/- 10.7 years), there were 9759 (1.2%) colorectal and 45 705 (5.6%) other cancers, 6714 (1.7%) breast cancers among 384 257 women and 10 331 (2.4%) prostate cancers among 432 803 men. For all cancers except stage I-III prostate cancer, rates of diabetic complications were significantly higher zero years to one year after diagnosis compared with no cancer (adjusted relative rates ranging from 1.26, 95% confidence interval [CI] = 1.08 to 1.49, to 4.07, 95% CI = 3.80 to 4.36); these differences were attenuated in the subsequent periods after cancer diagnosis. CONCLUSIONS: Patients with diabetes are at increased risk for preventable complications after a cancer diagnosis. Better diabetes care is needed during this vulnerable period.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».