The association between pre-existing type 2 diabetes on breast cancer-related and all-cause mortality among women with breast cancer
Bibliographic record
Abstract
Contexte: Le cancer du sein est l'un des cancers les plus courants chez les femmes au Canada, car on estime que 1 femme sur 8 développera cette maladie. Alors que la mortalité globale par cancer du sein a diminué au cours des dernières décennies, des différences dans l'efficacité du traitement ont été observées chez les patientes atteintes de certains problèmes de santé préexistants, comme le diabète de type 2 (DT2). Cependant, l'association entre le DT2 et la mortalité par cancer du sein, par rapport aux non-diabétiques, n’est pas concluant. De plus, les patients atteints de DT2 s’agissent d'un groupe hétérogène en termes de facteurs liés au mode de vie, de médicaments et de comorbidités. Cependant, peu d'études ont étudié la relation entre le contrôle glycémique et les la mortalité par du cancer du sein. Enfin, il existe des preuves que le DT2 est associé à un risque accru de cancer du sein à un stade avancé au moment du diagnostic, mais l'impact du DT2 sur les résultats du cancer du sein métastatique est sous-étudié. Ainsi, pour combler ce manque de connaissances, il est important d'étudier les effets du DT2 sur les résultats du cancer du sein, ainsi que d'évaluer l'impact des niveaux glycémiques, chez les patientes avec et sans maladie métastatique.Objectifs: Déterminer si le DT2 préexistant est associé à un risque accru de mortalité liée au cancer du sein et toutes causes confondues, par rapport au non-diabétique, chez les femmes nouvellement diagnostiquées avec un cancer du sein non métastatique et métastatique, séparément.Méthodes: En utilisant le Clinical Practice Research Datalink, nous avons rassemblé une cohorte de patientes âgées d'au moins 18 ans, nouvellement diagnostiquées d'un cancer du sein invasif entre 1998 et 2020, avec un suivi jusqu'en mars 2021. Des cohortes distinctes ont été construites pour les patientes atteintes d'un cancer métastatique et non-métastatique. Les patients atteints de DT2 ont été identifiés par des diagnostics de diabète, des prescriptions de médicaments antihyperglycémiants et des valeurs de laboratoire glycémiques. Des modèles de risques proportionnels de Cox ont été ajustés pour estimer les rapports de risque (RR) ajustés et les intervalles de confiance (IC) à 95% des résultats de l'étude. Dans une analyse secondaire, nous avons estimé les RR pour les résultats dans toutes les catégories d'HbA1c (<6,5 %, 6,5-7,0 %, 7,1-8,0 %, >8,0 %), comparant le DT2 au non-diabétique.Résultats: Nous avons identifié 157 298 patientes atteintes d'un cancer du sein, dont 13 908 (8,8 %) atteintes de DT2. Parmi les patientes atteintes de cancer non-métastatique, le DT2 était associé à un risque accru de 12 % de mortalité par cancer du sein (2,19 contre 1,43 pour 100 années-personnes; RR: 1,12, IC 95 %: 1,04-2,10) et à un risque accru de 21 % de mortalité toute cause confondues (6,43 contre 3,15 pour 100 années-personnes; RR: 1,21, IC 95 %: 1,16-1,26). Parmi les patientes atteintes de cancer métastatique, le DT2 était associé à un risque accru de 22 % de mortalité par cancer du sein (5,76 contre 3,68 pour 100 années-personnes ; RR: 1,22, IC 95 %: 1,11-1,35) et à un risque accru de 24 % de mortalité toutes causes confondues (9,25 contre 5,20 pour 100 années-personnes; RR: 1,24, IC 95 %: 1,15-1,33). L'analyse secondaire a montré que le risque des résultats était augmenté dans la catégorie d'HbA1c la plus élevée (>8,0 %) dans le groupe non-métastatique et métastatique.Conclusion: Dans cette vaste étude de cohorte basée sur la population, le DT2 était associé à un risque accru de mortalité spécifique au cancer du sein et toutes causes confondues, avec un risque accru chez les patientes de la catégorie d'HbA1c la plus élevée. Nos résultats peuvent être importants pour comprendre les différences pronostiques des patients atteints de DT2, ce qui peut indiquer la nécessité de directives de soins cliniques plus ciblées pour gérer les deux maladies
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".