Diabetes and Prostate Cancer Outcomes in Men with Nonmetastatic Castration-Resistant Prostate Cancer: Results from the SEARCH Cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The prognosis of diabetic men with advanced prostate cancer is poorly understood and understudied. Hence, we studied associations between diabetes and progression to metastases, prostate cancer-specific mortality (PCSM) and all-cause mortality (ACM) in men with nonmetastatic castration-resistant prostate cancer (nmCRPC). METHODS: Data from men diagnosed with nmCRPC between 2000 and 2017 at 8 Veterans Affairs Health Care Centers were analyzed using Cox regression to determine HRs and 95% confidence intervals (CI) for associations between diabetes and outcomes. Men with diabetes were classified according to: (i) ICD-9/10 codes only, (ii) two HbA1c values > 6.4% (missing ICD-9/10 codes), and (iii) all diabetic men [(i) and (ii) combined]. RESULTS: Of 976 men (median age: 76 years), 304 (31%) had diabetes at nmCRPC diagnosis, of whom 51% had ICD-9/10 codes. During a median follow-up of 6.5 years, 613 men were diagnosed with metastases, and 482 PCSM and 741 ACM events occurred. In multivariable-adjusted models, ICD-9/10 code-identified diabetes was inversely associated with PCSM (HR, 0.67; 95% CI, 0.48-0.92) while diabetes identified by high HbA1c values (no ICD-9/10 codes) was associated with an increase in ACM (HR, 1.41; 95% CI, 1.16-1.72). Duration of diabetes, prior to CRPC diagnosis was inversely associated with PCSM among men identified by ICD-9/10 codes and/or HbA1c values (HR, 0.93; 95% CI, 0.88-0.98). CONCLUSIONS: In men with late-stage prostate cancer, ICD-9/10 'code-identified' diabetes is associated with better overall survival than 'undiagnosed' diabetes identified by high HbA1c values only. IMPACT: Our data suggest that better diabetes detection and management may improve survival in late-stage prostate cancer.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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.
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 ».