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Enregistrement W3030570387 · doi:10.1200/jco.2020.38.15_suppl.e24101

Diabetes mellitus in childhood and young adult cancer survivors: A meta-analysis.

2020· article· en· W3030570387 sur OpenAlexaffabout
Igal Kushnir, Dominika Bhatia, Amirrtha Srikanthan, Iliana C. Lega

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChildhood Cancer Survivors' Quality of Life
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of OttawaWomen's College HospitalPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisOdds ratioHazard ratioConfidence intervalInternal medicineRelative riskCancerSequelaPublication biasCohort studyPediatricsSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

e24101 Background: Diabetes mellitus (DM) has emerged as a possible late sequela after successfully treating pediatric and young adult (YA) malignancies. We conducted a systematic review and meta-analysis in order to quantify this risk and assess possible risk factors. Methods: We searched MEDLINE and EMBASE databases from inception to April 2019. We included cohort or case-control studies that reported the risk of DM (hazard ratio [HR], relative risk, or odds ratio, and 95% confidence interval [CI]) among childhood and YA cancer survivors ( < age 21 years) compared to those without a history of childhood or YA cancer. We used the Newcastle-Ottawa Score (NOS) to assess risk of bias and study quality. Study effect estimates were pooled using random-effects meta-analyses. Heterogeneity was assessed using the I2 statistic. Results: After applying our exclusion/inclusion criteria, we included 6 articles in our meta-analysis, with a median follow-up time of 11 (range 10-23) years. The median NOS score was 8 (range 7 – 8), indicating high study quality. The risk of DM was significantly higher in childhood and YA cancer survivors relative to controls (HR 1.66, 95% CI 1.54 to 1.79, I2 = 1%). Among cancer types, the highest risk for DM was reported after treatment for leukemia (HR 2.91, 95% CI 2.01 to 4.22 I2 = 75%), lymphoma (HR 1.63, 95% CI 1.37 to 1.94, I2 = 0%) and central nervous system malignancies (HR 1.77, 95% CI 1.30 to 2.39, I2 = 49%), relative to controls. Receiving total body irradiation or abdominal radiation was associated with a DM risk of 4.52 (95% CI 2.29 to 8.93, I2 = 87%), relative to controls. Conclusions: Our meta-analysis demonstrated an increased risk of developing DM among childhood and YA cancer survivors. More emphasis on screening for DM and prevention among this population should be offered.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,057
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,458
Écart entre enseignants0,285 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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