Association Between Obesity and Cancer Mortality: An Internal Medicine Outpatient Clinic Perspective
Notice bibliographique
Résumé
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
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 tête enseignante, 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 ».