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Enregistrement W4283361673 · doi:10.1158/2767-9764.crc-22-0082

Prospective Associations of Hemoglobin A1c and c-peptide with Risk of Diabetes-related Cancers in the Cancer Prevention Study-II Nutrition Cohort

2022· article· en· W4283361673 sur OpenAlexaff
Peter T. Campbell, Christina C. Newton, Eric J. Jacobs, Marjorie L. McCullough, Ying Wang, Erika Rees‐Punia, Mark A. Guinter, Neil Murphy, Jill Koshiol, Ahmed Dehal, Thomas E. Rohan, Howard D. Strickler, Jessica L. Petrick, Marc J. Gunter, Xuehong Zhang, Katherine A. McGlynn, Michaël Pollak, Alpa V. Patel, Susan M. Gapstur

Notice bibliographique

RevueCancer Research Communications · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism, Diabetes, and Cancer
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCenters for Disease Control and PreventionWorld Health OrganizationNational Institutes of HealthAmerican Cancer Society
Mots-clésMedicineInternal medicineProspective cohort studyCancerCohortDiabetes mellitusColorectal cancerType 2 diabetesPancreatic cancerGlycemicBladder cancerProportional hazards modelOncologyGastroenterologyEndocrinologyInsulin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Self-reported type 2 diabetes mellitus (T2DM) is a risk factor for many cancers, suggesting its pathology relates to carcinogenesis. We conducted a case-cohort study to examine associations of hemoglobin A1c (HbA1c) and c-peptide with cancers associated with self-reported T2DM. This study was drawn from a prospective cohort of 32,383 women and men who provided blood specimens at baseline: c-peptide and HbA1c were assessed in 3,000 randomly selected participants who were cancer-free-at-baseline and an additional 2,281 participants who were cancer-free-at-baseline and subsequently diagnosed with incident colorectal, liver, pancreatic, female breast, endometrial, ovarian, bladder, or kidney cancers. Weighted Cox regression models estimated HRs and 95% confidence intervals (CI), adjusted for covariates. c-peptide was associated with higher risk of liver cancer [per SD HR: 1.80; 95% CI: 1.32–2.46]. HbA1c was associated with higher risk of pancreatic cancer (per SD HR: 1.21; 95% CI: 1.05–1.40) and with some suggestion of higher risks for all-cancers-of-interest (per SD HR: 1.05; 95% CI: 0.99–1.11) and colorectal (per SD HR: 1.09; 95% CI: 0.98–1.20), ovarian (per SD HR: 1.18; 95% CI: 0.96–1.45) and bladder (per SD HR: 1.08; 95% CI: 0.96–1.21) cancers. Compared with no self-reported T2DM and HbA1c < 6.5% (reference group), self-reported T2DM and HbA1c < 6.5% (i.e., T2DM in good glycemic control) was not associated with risk of colorectal cancer, whereas it was associated with higher risks of all-cancers-of-interest combined (HR: 1.28; 95% CI: 1.01–1.62), especially for breast and endometrial cancers. Additional large, prospective studies are needed to further explore the roles of hyperglycemia, hyperinsulinemia, and related metabolic traits with T2DM-associated cancers to better understand the mechanisms underlying the self-reported T2DM-cancer association and to identify persons at higher cancer risk. Significance: The results from this study suggest that HbA1c and c-peptide, markers of hyperglycemia and hyperinsulinemia respectively, are associated with certain cancers, though people with diabetes may be at increased risk of these cancers, perhaps other than colorectal, even when their glucose is well controlled.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,841

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,336 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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