Gestational Diabetes Mellitus and Its Correlation in the Development of Pancreatic Cancer: A 10-Year Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Pancreatic cancer (PC) is a fatal malignancy with an aggressive course derived from the cells of pancreatic tissue. Gestational diabetes mellitus (GDM) is a state of spontaneous hyperglycemia occurring during gestation and has been suggested as a risk factor PC. Women with a history of GDM revealed a risk rate of 7.1% for the development of PC. The current systematic review aims to investigate the correlation between GDM and the degree to the prevalence of PC. METHODOLOGY: For this systematic review, the PICO model was prepared to construct and outline the exact questions of the study, a PRISMA flow diagram was prepared and quality assessment was conducted using the Newcastle Ottawa Scale (NOS) for Cohort Studies, the NIH Quality Assessment Tool-Criteria for Case Reports and the Cochrane quality assessment tool for Systematic Reviews and Meta-analysis studies. RESULT: A total of eight articles were retrieved from the main databases, and a table was created to summarize the information found. Even though the data found were limited, the quality assessment performed revealed that the articles were of high validity. CONCLUSIONS: It can be concluded that GDM has an association with the development of PC and can be considered as a risk factor.
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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 | 0,009 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».