Diabetes Medication Use and Cancer Risk: Protocol for a Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Cancer is a growing public health challenge. Innovative approaches to prevent the future burden of cancer are needed. Diabetes medications may help to decrease the risk of cancers, however, a better understanding of relationships by cancer site and diabetes medication class are essential to guide future clinical trials. However, there is not adequate knowledge synthesis on different types of diabetes medications and cancer types. We aim to provide an integrated view of diabetes medications’ role and site-specific cancers.Methods: This systematic review will include observational studies (cohort, nested case-control, case-cohort, and case-control) and randomized controlled trials in human adults in which the effect of diabetes medication use on breast, lung, colorectal, prostate, liver, and pancreatic cancers was evaluated. The former four are among the most common cancer types, while liver and pancreatic cancer are of interest due to the biological roles of the liver and pancreas in blood glucose regulation. MEDLINE, Embase, Web of Science Core Collection, and Cochrane CENTRAL will be searched using a comprehensive and sensitive search strategy. The reference list of identified studies and relevant systematic reviews will be manually screened. Two reviewers will independently screen studies, extract data, and assess quality. Random-effect models will be employed to obtain overall pooled estimates of associations and corresponding 95% confidence intervals (CIs). This systematic review and meta-analyses will be reported following the Meta-analysis of Observational Studies in Epidemiology (MOOSE) guidelines. Results will be reported as specified by the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) statement.Discussion: Findings of this review will help to clarify relationships between diabetes medication and cancer, which is critical for future efforts to improve cancer prevention. Further, challenges and limitations identified in this review will foster opportunities to refine design and analysis procedures in future studies. Systematic review registration: The systematic review protocol was registered on Open Science Framework (https://osf.io/frg5z) and on PROSPERO (registration number CRD42021239348).
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 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 | 0,051 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,095 | 0,009 |
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 ».