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Enregistrement W2971734117 · doi:10.1002/cncr.32444

Diabetes in relation to Barrett’s esophagus and adenocarcinomas of the esophagus: A pooled study from the International Barrett’s and Esophageal Adenocarcinoma Consortium

2019· article· en· W2971734117 sur OpenAlexafffund
Jessica L. Petrick, Nan Li, Lesley Anderson, Leslie Bernstein, Douglas A. Corley, Hashem B. El‐Serag, Sheetal Hardikar, Linda M. Liao, Geoffrey Liu, Liam Murray, Joel H. Rubenstein, Jennifer L. Schneider, Nicholas J. Shaheen, Aaron P. Thrift, Piet A. van den Brandt, Thomas L. Vaughan, David C. Whiteman, Anna H. Wu, Wei Zhao, Marilie D. Gammon, Michael B. Cook

Notice bibliographique

RevueCancer · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueEsophageal Cancer Research and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesMedical Research CouncilNational Health and Medical Research CouncilQueen's UniversityNational Cancer InstituteClinical Science Research and DevelopmentNational Institutes of HealthKaiser PermanenteQueen's University BelfastU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésMedicineBarrett's esophagusDiabetes mellitusEsophagusGastroenterologyInternal medicineAdenocarcinomaOdds ratioEsophageal cancerEsophageal adenocarcinomaLogistic regressionCancerEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Diabetes is positively associated with various cancers, but its relationship with tumors of the esophagus/esophagogastric junction remains unclear. Methods Data were harmonized across 13 studies in the International Barrett’s and Esophageal Adenocarcinoma Consortium, comprising 2309 esophageal adenocarcinoma (EA) cases, 1938 esophagogastric junction adenocarcinoma (EGJA) cases, 1728 Barrett's esophagus (BE) cases, and 16,354 controls. Logistic regression was used to estimate study‐specific odds ratios (ORs) and 95% CIs for self‐reported diabetes in association with EA, EGJA, and BE. Adjusted ORs were then combined using random‐effects meta‐analysis. Results Diabetes was associated with a 34% increased risk of EA (OR, 1.34; 95% CI, 1.00‐1.80; I2 = 48.8% [where 0% indicates no heterogeneity, and larger values indicate increasing heterogeneity between studies]), 27% for EGJA (OR, 1.27; 95% CI, 1.05‐1.55; I2 = 0.0%), and 30% for EA/EGJA combined (OR, 1.30; 95% CI, 1.06‐1.58; I2 = 34.9%). Regurgitation symptoms modified the diabetes‐EA/EGJA association (P for interaction = .04) with a 63% increased risk among participants with regurgitation (OR, 1.63; 95% CI, 1.19‐2.22), but not among those without regurgitation (OR, 1.03; 95% CI, 0.74‐1.43). No consistent association was found between diabetes and BE. Conclusions Diabetes was associated with increased EA and EGJA risk, which was confined to individuals with regurgitation symptoms. Lack of an association between diabetes and BE suggests that diabetes may influence progression of BE to cancer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,024
Bibliométrie0,0050,008
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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