Commonly used diabetes and cardiovascular medications and cancer recurrence and cancer-specific mortality: a review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cancer most commonly arises in the elderly who are often burdened with comorbidities. Medications used for treating these comorbidities may alter cancer prognosis. Understanding the impact of these medications on cancer is important in order to make effective evidence-based decisions about managing comorbidities while improving cancer outcomes. AREAS COVERED: The evidence on diabetes, statins, antihypertensive and anti-inflammatory medications and their association with cancer recurrence and cancer-specific mortality are reviewed. The strengths and limitations of the existing literature, the current state of the field and future directions are discussed. EXPERT OPINION: Metformin and aspirin were associated with a reduced risk of cancer recurrence and cancer-specific mortality. The evidence for statins and antihypertensive medications on cancer survival was inconsistent. There were few studies to suggest that any of the medication classes of interest were associated with negative effects on cancer survival. Methodological shortcomings within observational studies, such as confounding, distinguishing between use of medications pre-cancer versus post-cancer diagnosis/treatment, misclassification of exposures/outcomes, informative censoring and competing risks, must be considered. New observational studies addressing these limitations are essential. Some clinical trials are underway to further investigate the beneficial effects of these drugs and completed trials have confirmed results demonstrated in observational studies.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
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 ».