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Enregistrement W4380051195 · doi:10.34172/npj.2023.10604

Association between type 2 diabetes mellitus and multiple myeloma: Fact or fiction

2023· article· en· W4380051195 sur OpenAlexaff
Ali Rastegar-Kashkouli, Mohsen Jafari, Saina Karami, Pourya Yousefi, Amir Mohammad Taravati, Ashkan Khavaran, Dordaneh Rastegar, Mohammad Reza Jafari, Seyedeh Yasaman Alemohammad, Ghader Dargahi Abbasabad, Mohammad Shahbaz, Mohammad Ebrahimi Kalan

Notice bibliographique

RevueJournal of Nephropharmacology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Myeloma Research and Treatments
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMultiple myelomaInsulin resistanceInternal medicineHyperinsulinemiaType 2 Diabetes MellitusDiabetes mellitusEndocrinologyImmunologyCancer research

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Multiple myeloma is a plasma cell cancer causing bone and marrow damage, resulting in hypercalcemia, anemia, and renal insufficiency. Diabetes mellitus occurs in 6-24% of multiple myeloma cases, associated with immunosuppression, inflammation, and lymphocyte dysfunction, possibly contributing to multiple myeloma development. Insulin and insulin-like growth factor-1 also contribute to multiple myeloma pathogenesis. The incidence of both multiple myeloma and diabetes mellitus is expected to rise due to the aging population, lifestyle changes, genetic predisposition, and improved diagnostic methods. Although the link between diabetes mellitus and hematological malignancy risk is less conclusive, insulin resistance and growth factors may promote tumor cell proliferation. Genetic variants linked to type 2 diabetes mellitus (T2DM) influence multiple myeloma risks. The insulin like growth factor 1 (IGF1) gene triggers malignant plasma cell proliferation. Additionally, poorly managed T2DM-induced acidosis creates a favorable environment for cancer cell growth, including multiple myeloma. T2DM and metabolic syndrome (MetS) increase multiple myeloma risks through insulin resistance, hyperinsulinemia, inflammation, and dyslipidemia. Inflammatory cytokines [interleukin 6 (IL-6), tumor necrosis factor alpha (TNF-α), and interleukin-1β (IL-1β)] contribute to insulin resistance, chronic inflammation, and multiple myeloma cell survival too. The coexistence of diabetes and multiple myeloma presents challenges in managing complications like neuropathy, nephropathy, and retinopathy. In conclusion, the association between T2DM and multiple myeloma has been established, with a discernible influence from distinct genetic variations. Notably, IL-6, TNF-alpha, and IL-1β exert significant influence on the development of insulin resistance and the proliferation of cancer cells, and also their viability. Consequently, the involvement of inflammatory cytokines, dyslipidemia, and IGF1 in the progression of MM among patients with T2DM and MetS is noteworthy.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,112
Score d'incertitude au seuil0,303

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,312 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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