Metformin and reduced risk of hepatocellular carcinoma in diabetic patients: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Recent epidemiological studies suggest that metformin treatment may reduce the risks of cancer and overall cancer mortality among patients with diabetes mellitus (DM). However, data on hepatocellular carcinoma (HCC) are very limited and inconsistent. This meta-analysis was designed to pool data currently available to determine the association between metformin use and HCC among diabetic patients. METHODS: The Medline and Embase databases were searched to identify the relevant studies between January 1966 and December 2011. The overall analysis was derived using a random-effects meta-analysis model (DerSimonian and Laird method). Subgroup analysis was performed to explore the source of heterogeneity and validate the results from overall analysis. The Newcastle-Ottawa Quality assessment scales were adopted for quality assessment; Begg's funnel plot and Egger's regression asymmetry test were used to detect the publication bias. RESULTS: A total of seven studies were identified, including three cohort studies and four case-control studies. Based on the available data, the overall prevalence of HCC was 3.40% (562/16,549) in DM patients. The overall analysis showed a significantly reduced risk of HCC in metformin users versus nonusers in diabetic patients (relative risk (RR) 0.24, 95% confidence interval (CI) 0.13-0.46, p < 0.001). Fifteen subgroup analyses were performed, and most of them (12/15 = 80%) provided supporting evidence for the results of overall analysis. Begg's (Z = -0.15, p = 0.8819) and Egger's test (t = -0.79, p = 0.468) showed no significant risk of having a publication bias. CONCLUSION: Metformin treatment was associated with reduced risk of HCC in diabetic patients. To clarify this relationship, more high-quality studies are required.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».