Diabetes, Obesity, and Endometrial Cancer: A Review
Notice bibliographique
Résumé
Endometrial cancer is the fourth most diagnosed cancer in U.S. women. Diabetes and obesity are established independent risk factors for EC, but their combined effect is less defined. This review investigates the literature on these comorbidities as risk factors and modifiers of EC. Multiple cohort and case–control investigations have shown an increased relative risk (RR) and odds ratio (OR) when diabetes and obesity coexist. In one prospective cohort, the RR of EC in diabetic women was 1.94 [95% CI, 1.23–3.08], but increased to 6.39 [95% CI, 3.28–12.06] with obesity; with low physical activity added, RR rose to 9.61 [95% CI, 4.66–19.83]. Case–control studies similarly show an OR of 1.4 [95% CI, 0.9–2.4] for diabetes alone, vs. 5.1 [95% CI, 3.0–8.7] with BMI > 30 and diabetes. Mechanistically, both conditions promote a pro-cancerous microenvironment through metabolic and inflammatory pathways. They also worsen treatment outcomes, with greater surgical complications, thromboembolic events (p < 0.01), prolonged hospitalizations 6.2 days versus 4.5 days (p < 0.03), and poorer survival with an elevated cancer-specific mortality (HR = 2.65, 95% CI 1.60–4.40). These findings underscore the urgent need for targeted interventions and translational research on how these comorbidities impact the pathophysiologic processes of EC.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».