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Enregistrement W4367059919 · doi:10.2337/dci22-0047

Metformin and Cancer: Solutions to a Real-World Evidence Failure

2023· review· en· W4367059919 sur OpenAlexaff
Oriana Hoi Yun Yu, Samy Suissa

Notice bibliographique

RevueDiabetes Care · 2023
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism, Diabetes, and Cancer
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetforminMedicineObservational studyRandomized controlled trialCancerIncidence (geometry)Internal medicineClinical trialOncologyBreast cancerType 2 diabetesDiabetes mellitusIntensive care medicineEndocrinologyInsulin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The quest to repurpose metformin, an antidiabetes drug, as an agent for cancer prevention and treatment, which began in 2005 with an observational study that reported a reduction in cancer incidence among metformin users, generated extensive experimental, observational, and clinical research. Experimental studies revealed that metformin has anticancer effects via various pathways, potentially inhibiting cancer cell proliferation. Concurrently, multiple nonrandomized observational studies reported remarkable reductions in cancer incidence and outcomes with metformin use. However, these studies were shown, in 2012, to be affected by time-related biases, such as immortal time bias, which tend to greatly exaggerate the benefit of a drug. The observational studies that avoided these biases did not find an association. Subsequently, the randomized trials of metformin for the treatment of type 2 diabetes and as adjuvant therapy for the treatment of various cancers, advanced or metastatic, did not find reductions in cancer incidence or outcomes. Most recently, the largest phase 3 randomized trial of metformin as adjuvant therapy for breast cancer, which enrolled 3,649 women with a 5-year follow-up, found no benefit for disease-free survival or overall survival with metformin. This major failure of observational real-world evidence studies in correctly assessing the effects of metformin on cancer incidence and outcomes was caused by preventable biases which, surprisingly, are still prominent in 2022. Rigorous approaches for observational studies that emulate randomized trials, such as the incident and prevalent new-user designs along with propensity scores, avoid these biases and can provide more accurate real-world evidence for the repurposing of drugs such as metformin.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,341
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,469
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,341
Score d'incertitude au seuil0,812

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3410,469
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0090,004
Bibliométrie0,0090,007
Études des sciences et des technologies0,0040,028
Communication savante0,0170,040
Science ouverte0,0090,015
Intégrité de la recherche0,0210,042
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,003

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,293 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations81
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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