Effect of metformin on the prognosis of diabetic patients combined with gynecologic cancer: A Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Objective To systematically evaluate the effect of metformin on the prognosis of diabetic patients combined with gynecologic cancer. Methods The database including PubMed, Embase, CNKI and Wangfang, were electronically searched with no language restriction from their inception to March 2017 to collect the studies about the effect of metformin on the prognosis of diabetic patients combined with gynecologic cancer. The references in reviews were also searched. According to the inclusion and exclusion criteria, two reviewers screened the literatures independently, extracted data and assessed methodological quality by the Newcastle-Ottawa scale. The primary end points included overall survival (OS) and progress free survival (PFS). The outcome measures were the pooled hazard ratios (HR) and 95% confidence intervals (95% CI). I2 was performed in a heterogeneity assessment. Publication bias was evaluated by using Begg's funnel plot and Egger's test, and the sensitivity analysis was conducted to confirm robustness. The Meta-analysis was performed using STATA 12.0 software. Results Sixteen eligible retrospective cohort studies were included and the score of quality assessment were ranged from 6 to 9. The Meta-analysis showed that metformin could improve the OS of diabetic patients with gynecologic tumors (HR=0.71, 95%CI 0.59-0.85, P=0.000). Subgroup analysis revealed that metformin could improve the OS of diabetic patients combined with endometrial cancer (HR=0.70, 95%CI 0.54-0.89, P=0.004) and diabetic patients combined with cervical cancer (HR=0.95, 95%CI 0.90-1.00, P=0.048). Meanwhile metformin improved the OS (HR=0.56, 95%CI 0.38-0.83, P=0.004) and PFS (HR=0.45, 95%CI 0.30-0.68, P=0.000) of diabetic patients with ovarian cancer after adjusting for confounders. Conclusions The use of metformin is positive for the prognosis of diabetic patients combined with gynecologic cancer. It may improve the OS of diabetic patients with endometrial cancer and diabetic patients with cervical cancer. In addition, it improves the OS and PFS of diabetic patients with ovarian cancer. DOI: 10.11855/j.issn.0577-7402.2018.02.11
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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 | 0,015 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,052 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».