The Diabetes-Pancreatic Cancer Risk Relationship over Time: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background/Objectives: The relationship between diabetes and pancreatic cancer (PCa) is controversial. In this meta-analysis and systematic review, we investigated diabetes and time since diagnosis as risk factors for PCa. Methods: Cohort and case-control studies were retrieved through a literature search. RevMan 5.4 software and a random effects model were used to estimate summary risks with their 95% confidence intervals (CIs), and the Newcastle–Ottawa Scale (NOS) was used to assess study quality. Results: Included were 23 studies representing 30,875,355 participants and 86,980 cases of PCa. The summary risk for the 14 case-control studies was 2.30 (95% CI: 2.03–2.62) and for the 9 cohort studies was 2.39 (95% CI: 2.09–2.73). The risk decreased with time after diabetes diagnosis: 3.27, 2.25, 1.55, and 1.12 for <2, 2–5, 5–10, and >10 years, respectively, in the case-control studies. The cohort studies also showed an increased risk of PCa in the first 2 years (4.29) and a decrease over time. Quality scores according to the NOS were 6–9 (good and fair quality), for an overall average of 7.82. Conclusions: Diabetes is a risk factor for PCa and this risk is much higher in the 2 years following diabetes diagnosis. In this period, the subgroup of patients who, through clinical follow-up and/or cancer screening, would have better clinical outcomes should be identified. Bearing in mind the poor survival rate for PCa, diabetes interventions focused on preventing onset and delaying progression via modifiable risk factors to reduce PCa incidence.
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 distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».