The Role of Diabetes in Acromegaly Associated Neoplasia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The risk and mortality due to cancer in patients with acromegaly have been previously investigated. Although GH/IGF-1 excess provides a probable pathophysiological explanation, the degree of IGF-1 excess and the role in acromegaly-associated neoplasms of diabetes, a common comorbidity in acromegaly with known association with cancer, remains unclear. METHODS: Acromegalic patients treated in three Canadian referral centers (Toronto, Montreal, Edmonton) were included. All available clinical information was recorded including: age, initial and last percentage of the upper limit of normal (%ULN) IGF-1 levels, comorbidities and other neoplasms (benign and malignant). RESULTS: 408 cases were assessed. 185 were women (45.3%), 126 (30.9%) developed extra-pituitary neoplasms: 55 malignant and 71 benign. The most frequent anatomic site was the gastrointestinal tract (46 [11.3%]), followed by head and neck (36 [8.8%]) and multiple locations (14 [3.4%]). 106 (26.0%) cases had diabetes. Initial IGF-1 was significantly higher in men older than 50 (380.15 vs. 284.78, p = 0.001) when compared to men younger than 50. Diabetics showed significantly higher initial IGF-1 (389.38 vs. 285.27, p = 0.009), as did diabetics older than 50 compared with those without diabetes. 45.3% (48/106) of cases with diabetes developed extra-pituitary neoplasms vs. 24.3% (71/292) without diabetes (p = 0.001, OR: 2.576 95%CI 1.615-4.108). 22.6% (24/106) of cases with diabetes developed malignant tumors vs. 9.2% (27/292), (p < 0.001, OR 2.873, 95%CI 1.572-5.250). CONCLUSIONS: These data suggest that acromegalic patients with diabetes are more likely to develop extra-pituitary neoplasms and their initial IGF-1 levels are higher. The contribution of IGF-1 vs. diabetes alone or in combination in the development of extra-pituitary neoplasms warrants further investigation.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».