Prognostic Relevance of Type 2 Diabetes and Metformin Treatment in Head and Neck Melanoma: Results from a Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Type 2 Diabetes (DM2) and the consecutively daily use of antidiabetic medication are characterized by a frequent prevalence worldwide and were shown to impact the initiation and progression of malignant diseases. While these effects were observed in a variety of malignancies, comprehensive data about the role of DM2 and antidiabetic drugs in the outcome of head and neck melanoma (HNM) patients are missing. Methods: This retrospective population-based cohort study included 382 HNM patients from Eastern Bavaria having received tumor resection to negative margins between 2010 and 2017. Recurrence-free survival (RFS) was evaluated with regard to DM2 and routine metformin intake. Statistical analysis was performed by uni- and multivariate analyses. The median follow-up time was 5.6 years. Results: DM2 was diagnosed in 68 patients (17.8%), routine metformin intake was found in 39 cases (10.2%). The univariate survival analysis revealed impaired 5-year RFS in HNM patients with DM2 compared to non-diabetic controls (p = 0.016; 64.0% and 74.5%, respectively). The multivariate Cox regression substantiated this effect (HR = 1.980, 95% CI = 1.108–3.538, p = 0.021). In detail, the cumulative locoregional recurrence rate displayed the most far-reaching negative effect on the RFS of diabetic HNM patients (HR = 4.173, 95% CI = 1.628–10.697, p = 0.003). For metformin intake, a profound positive effect on the RFS in multivariate statistics was observed, both in the complete cohort (HR = 0.396, 95% CI = 0.177–0.884, p = 0.024) as well as in the cohort of diabetic HNM patients (HR = 0.352, 95% CI = 0.135–0.913, p = 0.032). Conclusions: This study emphasizes that DM2 is a relevant comorbid condition in HNM patients, impairing patient survival. Metformin intake was associated with a favorable outcome in HNM patients, providing possible therapeutic implications for future adjuvant treatment regimes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
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Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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.
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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 ».