Diabetes medications and pancreatic cancer risk: A population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies of the relationship between diabetes medications and pancreatic cancer risk have produced inconclusive results. We aimed to examine associations between classes, subclasses, and individual diabetes medications with pancreatic cancer risk in a population-based retrospective cohort study. METHODS: Among British Columbians aged ≥ 35 (1996-2019), prescriptions for diabetes medications were categorised by ever/never use, cumulative duration, and dose. Time-varying Cox proportional hazards models adjusted for demographics were used to estimate hazard ratios (HRs) and 95 % confidence intervals (CIs) for associations between new diabetes medication use and pancreatic cancer. Confounding by indication was explored using active comparator analysis of ever/never associations relative to pioglitazone use. RESULTS: The cohort consisted of 3,118,538 people (52,088,644 person-years), 7,540 of whom were diagnosed with pancreatic cancer. For every one-year increase in cumulative dose, diabetes medications in the insulin secretagogue class, and glyburide; an individual medication within the class, were associated with 2 % (HR=1.02, 95 % CI=1.02-1.03) and 3 % (HR=1.03, 95 % CI=1.02-1.05) increased risk of pancreatic cancer. For every one-year increase in cumulative dose, medications within the insulins and analogues class and insulin subclasses (basal and bolus insulins) were linked to a 4 % higher risk (HR=1.04, 95 % CI=1.03-1.05) of pancreatic cancer. In the active comparator analysis, elevated risk for basal insulins (HR=1.49, 95 % CI=0.33-6.63) was observed, consistent with the main analysis, although the risk was not statistically significant. CONCLUSION: Basal insulins may be associated with higher pancreatic cancer risk. Although confirmatory studies are needed, this finding may be informative for prescribing practices for high-risk populations with diabetes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».