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Enregistrement W4402958951 · doi:10.15403/jgld-5527

Long-Term Risk of Colorectal Cancer in Patients With Prediabetes: A Comprehensive Systematic Review and Meta-Analysis

2024· review· en· W4402958951 sur OpenAlexaboutno aff
Praneeth Reddy Keesari, Akhil Jain, Yashwitha Sai Pulakurthi, Rewanth R. Katamreddy, Ali Tariq Alvi, Rupak Desai

Notice bibliographique

RevueJournal of Gastrointestinal and Liver Diseases · 2024
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism, Diabetes, and Cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePrediabetesMeta-analysisOdds ratioColorectal cancerSubgroup analysisIncidence (geometry)Internal medicineMEDLINEProspective cohort studyCancerType 2 diabetesDiabetes mellitusEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIMS: Prediabetes is often underdiagnosed and underreported due to its asymptomatic state in over 80% of individuals. Considering its role in promoting cancer incidence and limited evidence linking prediabetes and colorectal cancer (CRC), we conducted a systematic review and meta-analysis to evaluate the incidence of colorectal cancer in people with prediabetes. METHODS: A comprehensive search through PubMed/Medline, Embase, Scopus, and Google Scholar was performed until June 1, 2022, to screen for studies reporting CRC incidence/risk in prediabetics. Binary random-effects models were used to perform meta-analysis and subgroup analyses. Sensitivity analysis was done using leave-one-out method. The quality of the studies was assessed by the Newcastle Ottawa Scale for observational studies. RESULTS: Seven prospective and one retrospective study comprising 15 cohorts and a pooled number of 854,876 cases and 219,0511 controls were included in the analysis (2 Japan, 2 Korea, 1 Sweden, 1 UK, 1 China, and 1 USA). After combining all the studies, the forest plots for adjusted analysis shows a statistically significant increase in odds of having CRC with prediabetes (OR=1.16; 1.08-1.25, p< 0.01; I2=56.06%) and unadjusted analysis also shows a statistically significant increase in odds of having CRC with prediabetes (OR=1.62; 1.35-1.95, p< 0.01; I2=85.72% ). Sensitivity analysis using the Leave-one-out method did confirm equivalent results. Subgroup analysis based on type of study, the odds of developing CRC was higher in prospective studies (OR=1.175; 1.065-1.298) (p=0.001) than retrospective studies (OR=1.162; 1.033- 1.306) (p=0.012). The odds of developing CRC were not significantly higher in ages >60 (OR=1.446; 0.887-2.356) (p=0.139) compared to less than 60 years. The strongest association b/w prediabetes and CRC was found on a median 5-10 years (aOR=1.257; 1.029-1.534) (p=0.025) follow-up compared to < 5 years and 10 years and higher. CONCLUSIONS: This study showed that the odds of developing CRC is 16% higher in patients with prediabetes than those with normal blood glucose. Lifestyle modifications such as weight loss, proper diet, and exercise are essential to control prediabetes. This study further warrants a specific prediabetes screening for patients already at high risk of colorectal cancer with other risk factors.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,035
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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