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 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 | 0,012 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».