The interaction effect between <scp>BMI</scp> , diabetes and age at diabetes onset on the risk of thyroid cancer: A population‐based cohort study in Shanghai, China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim To determine the association of the presence of diabetes and, among persons with diabetes, the age at type 2 diabetes mellitus (T2DM) onset, BMI and the interactive effect with the subsequent thyroid cancer risk. Materials and Methods We conducted a population register‐based longitudinal cohort study in Shanghai, including 428 568 persons with new‐onset T2DM matched with the general population. The risk of thyroid cancer among subgroups was calculated based on standardized incidence ratio (SIR), hazard ratio (HR) and Cox proportional hazards models. Results In total, 1142 thyroid cancer cases were identified during 8 years of follow‐up, with an incidence rate of 59.01/100 000 person‐years and a higher risk (SIR = 1.21) compared with the general population. The earlier age at T2DM onset and higher BMI were associated with an increasing risk of thyroid cancer independently (onset age <50, SIR: 1.46; BMI ≥30.0 kg/m 2 , SIR: 1.93), with the highest risk in patients with both BMI ≥30.0 kg/m 2 and onset age <50 years (SIR = 3.91, HR = 3.04). Among patients with T2DM onset age <60 years, SIR increased with higher BMI, while there were no trends when onset age ≥60 years. Among patients with BMI ≥25.0 kg/m 2 , SIR increased with an earlier onset age, whereas no trends were shown in the BMI <24.9 kg/m 2 groups. Obese (BMI ≥30.0 kg/m 2 ) patients had a significantly higher HR of thyroid cancer only when T2DM onset age <60 years. Conclusions Both earlier age of T2DM onset (<50 years) and higher BMI (≥30 kg/m 2 ) contributed to the higher risk of thyroid cancer. Patients with young‐onset T2DM and obesity are considered more vulnerable to thyroid cancer development.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».