Perioperative Management of Patients with Diabetes and Cancer: Challenges and Opportunities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Both diabetes and cancer are major global health issues that are among the leading causes of morbidity and mortality. There is a high prevalence of diabetes among cancer patients, many of whom require a surgical procedure. This review focuses on the operative complications in patients with diabetes and cancer, and the perioperative management of diabetes in cancer patients. METHODOLOGY: A literature search of articles in English-published between January 2010 and May 2024-was carried out using the databases PubMed, MEDLINE, Google Scholar, and the Cochrane Database of Systematic Reviews. The search primarily focused on the operative complications in patients with diabetes and cancer, and perioperative management strategies. RESULTS: The relationship between cancer and diabetes is complex; cancer patients have a high risk of developing diabetes, while diabetes is a risk factor for certain cancers. In addition, various cancer therapies can induce or worsen diabetes in susceptible patients. Many individuals with cancer and diabetes require surgery, and due to underlying diabetes, they may have elevated risks for operative complications. Optimal perioperative management for these patients includes managing perioperative glycemia and other comorbid illnesses, adjusting diabetic and cancer treatments, optimizing nutrition, minimizing the duration of fasting, supporting early mobilization, and providing patient education to enable self-management. CONCLUSIONS: While evidence is limited, optimal perioperative management for patients with both diabetes and cancer is necessary in order to reduce surgical complications. Future studies are needed to develop evidence-informed perioperative strategies and improve outcomes for these patients.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».