Assisted Reproductive Technology and the Incidence of Ovarian Cancer: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To systematically evaluate the available literature regarding the relationship between assisted reproductive technology and ovarian cancer. DATA SOURCES: Computerized search of 6 databases from 1966 (or closest) to present: Cochrane Controlled Trials Register, Cancerlit, CINHAL, Current Contents, PubMed in process (formerly called PreMEDLINE), and MEDLINE. We collected references from the bibliographies of reviews, original research articles, content experts, and conference proceedings to find published and unpublished literature. METHODS OF STUDY SELECTION: Case-control and cohort studies are included. The population of interest is treated infertile women, the control population is untreated infertile women, and the intervention or exposure of interest includes the following fertility medications: clomiphene citrate, gonadotropins, human chorionic gonadotropin, and gonadotropin releasing hormone agonists. The primary outcome is incident, primary ovarian cancer. Three cohort and 7 case-control studies were included in the quantitative analyses. TABULATION, INTEGRATION, AND RESULTS: The Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scales were used. Two investigators independently extracted study methods, sources of bias, and outcomes. The following information was recorded: publication information, subject characteristics, intervention information and outcomes. Studies combined were sufficiently homogeneous for quantitative summary. Case-control and cohort data showed a significantly elevated risk for exposure of infertility medications and ovarian cancer in subjects who underwent assisted reproductive technology compared with general population controls (1.52; 95% confidence interval [CI] 1.18 to 1.97). When cases of ovarian cancer were compared with infertile controls for exposure to infertility medications, the odds ratio (0.99; 95% CI 0.67, 1.45) was not elevated. However, cohort data comparing outcome in treated infertile patients with untreated infertile patients suggests that treated patients may tend to a lower incidence of ovarian cancer-odds ratio = 0.67 (95% CI 0.32, 1.41). CONCLUSION: Ovarian cancer does not appear to be increased in treated infertile patients versus untreated infertile patients. Treated infertile patients may have a lower incidence of ovarian cancer than untreated infertile patients.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».