Incidence and risk factors for new-onset diabetes mellitus (NODM) in post-pancreatectomy patients diagnosed with pancreatic adenocarcinoma (PAC): A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pancreatic adenocarcinoma is a highly aggressive malignancy often requiring pancreatectomy as part of curative treatment. However, pancreatectomy frequently leads to endocrine dysfunction, such as new-onset diabetes mellitus (NODM). But the relationship between post pancreatectomy NODM and pancreatic carcinoma and the relevant risk factors remains underexplored. METHODS: In accordance with the PRISMA guidelines, a systematic search for pertinent studies was conducted across electronic databases including MEDLINE, Cochrane, EMBASE, and Scopus, covering the period from January 2000 to March 2025. The quality of these studies was evaluated using the Newcastle-Ottawa Scale, specifically designed for cohort studies. Subgroup analysis was done in terms of different pancreatectomy procedures. RESULTS: 45 quantitative studies were analysed, of which 16 (35.5%) were prospective studies and 29 (64.5%) were retrospective studies. Regarding the subgroup analysis, 11 studies analysed Pancreatico-Duodenectomy (PD) alone, another 12 studies analysed Distal Pancreatectomy (DP) alone, and the rest of the 22 studies compared PD with DP. The overall incidence of NODM was 24.5%, with the PD group incidence being 23.2%, and the DP group incidence was 26.3%. Older age, High BMI, preop hyperglycemia, pre-op high HbA1c, pre-existing chronic pancreatitis, low remnant pancreatic volume and post-operative complications were associated with a high incidence of NODM. CONCLUSIONS: The development of NODM after partial pancreatic resections for pancreatic adenocarcinoma is a severe complication that requires prompt diagnosis, careful monitoring and systematic management. Hence, healthcare professionals should have detailed knowledge of the surgical procedure and its potential for diabetes complications postoperatively, using risk factor assessment.
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».