Mapping global new-onset, worsening, and resolution of diabetes following partial pancreatectomy: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: Partial pancreatectomy, commonly used for chronic pancreatitis, or pancreatic lesions, has diverse impacts on endocrine and metabolism system. The study aims to determine the global prevalence of new-onset, worsening, and resolution of diabetes following partial pancreatectomy. METHODS: The authors searched PubMed, Embase, Web of Science, and Cochrane Library from inception to October, 2023. DerSimonian-Laird random-effects model with Logit transformation was used. Sensitivity analysis, meta-regression, and subgroup analysis were employed to investigate determinants of the prevalence of new-onset diabetes. RESULTS: A total of 82 studies involving 13 257 patients were included. The overall prevalence of new-onset diabetes after partial pancreatectomy was 17.1%. Univariate meta-regression indicated that study size was the cause of heterogeneity. Multivariable analysis suggested that income of country or area had the highest predictor importance (49.7%). For subgroup analysis, the prevalence of new-onset diabetes varied from 7.6% (France, 95% CI: 4.3-13.0) to 38.0% (UK, 95% CI: 28.2-48.8, P <0.01) across different countries. Patients with surgical indications for chronic pancreatitis exhibited a higher prevalence (30.7%, 95% CI: 21.8-41.3) than those with pancreatic lesions (16.4%, 95% CI: 14.3-18.7, P <0.01). The type of surgical procedure also influenced the prevalence, with distal pancreatectomy having the highest prevalence (23.7%, 95% CI: 22.2-25.3, P <0.01). Moreover, the prevalence of worsening and resolution of preoperative diabetes was 41.1 and 25.8%, respectively. CONCLUSIONS: Postoperative diabetes has a relatively high prevalence in patients undergoing partial pancreatectomy, which calls for attention and dedicated action from primary care physicians, specialists, and health policy makers alike.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».