MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3183434436 · doi:10.14740/jocmr4543

Association Between Obesity and Cancer Mortality: An Internal Medicine Outpatient Clinic Perspective

2021· article· en· W3183434436 sur OpenAlexvenueno aff
Vede Ramdass, Elizabeth Caskey, Tammarah Sklarz, Saaniya Ajmeri, Vaishali Patel, Ayobamidele Balogun, Victor Pomary, Jillian Hall, Omar Qari, Rahul Tripathi, Krystal Hunter, Satyajeet Roy

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePerspective (graphical)ObesityAssociation (psychology)Outpatient clinicCancerFamily medicineInternal medicineGerontologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Obesity is one of the leading preventable causes of cancer that has a causal relationship with cancers of esophagus, breast and colon. Paradoxically, there are studies demonstrating that obesity is associated with improved survival in cancer patients. The aim of our study was to investigate the association of obesity and cancer mortality in adult patients. Methods: Retrospective medical record review of 784 adult patients was performed who had a diagnosis of cancer and who were seen in our outpatient Internal Medicine Clinic between January 1, 2019 and December 31, 2019. Results: Forty-three (5.2%) patients were cancer non-survivors and 741 (94.8%) were cancer survivors. The mean age of the cancer non-survivors group was significantly higher than that of the cancer survivors (78.7 vs. 68.0 years, respectively; P < 0.001). For every unit increase in age, there was 7.6% increased odds of cancer death (95% confidence interval (CI): 3-12%) (P = 0.001). Average body mass index (BMI) of the patients in the cancer non-survivors group was significantly lower than that of the cancer survivors group (25.0 vs. 28.1 kg/m 2 ; P = 0.008). Non-obese patients had 4.9 times greater odds of cancer death (95% CI: 1.51 - 15.81) (P = 0.008). The mean glycosylated hemoglobin (HbA1c) was significantly higher in the cancer non-survivors group compared to the cancer survivors group (7.1% vs. 6.0%; P < 0.001), and for every unit increase in HbA1c there was 1.6 times greater odds of cancer death (95% CI: 1.14 - 2.23) (P = 0.006). Patients with peripheral artery disease (PAD) had 3.5 times greater odds of cancer death compared to those without PAD (95% CI: 1.18 - 10.19) (P = 0.023). Conclusions: Non-obese patients with cancer had higher odds of cancer death. Rising HbA1c, increasing age, and presence of PAD were associated with increased cancer mortality. J Clin Med Res. 2021;13(7):377-386 doi: https://doi.org/10.14740/jocmr4543

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
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 Opus0,405
Tête enseignante GPT0,629
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical Medicine ResearchMême sujetCancer Risks and FactorsTravaux en français237 207