Survival Tree Analysis of Interactions Among Factors Associated With Colorectal Cancer Risk in Patients With Type 2 Diabetes: Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Colorectal cancer (CRC) and diabetes share many common lifestyle risk factors, such as obesity. However, it remains largely unknown how different factors interact to influence the risk of CRC development among patients with diabetes. Objective: This study aimed to identify the interaction patterns among factors associated with the risk of CRC incidence among patients with diabetes. Methods: This is a retrospective cohort study conducted using electronic health records from Hong Kong. Patients who were diagnosed with type 2 diabetes and received care in general outpatient clinics between 2010 and 2019 without cancer history were included and followed up until December 2019. A conditional inference survival tree was applied to examine the interaction patterns among factors associated with the risk of CRC. Results: A total of 386,325 patients were included. During a median follow-up of 6.2 years (IQR 3.3-8.0), 4199 patients developed CRC. Patients were first partitioned into 4 age groups by increased levels of CRC risk (≤54 vs 55 to 61 vs 62 to 73 vs >73 years). Among patients aged more than 54 years, male sex was the dominant risk factor for CRC within each age stratum and the associations lessened with age. Abdominal obesity (waist-to-hip ratio >0.95) and longer duration of diabetes (median 12, IQR 7-18 vs median 4, IQR 1-11 years) were identified as key risk factor for CRC among men aged between 62 and 73 years and women aged more than 73 years, respectively. Conclusions: This study suggests the interaction patterns among age, sex, waist-to-hip ratio, and duration of diabetes on the risk of CRC incidence among patients with diabetes. Findings of the study may help identify target groups for public health intervention strategies.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».