Protease inhibitors exposure is not related to lung cancer risk in HIV smoker patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed at assessing in persons living with HIV with a smoking history an association between lung cancer risk and protease inhibitors exposure, especially ritonavir. DESIGN: A nested case-control study was conducted within the ANRS CO4 FHDH, CO3 Aquitaine and Tenon's Hospital Cohorts. METHODS: Cases and controls were eligible if they were ex-smokers or current smokers at the index date, and had a CD4 cell count reported in the year preceding the index date. Cases were incident cases of lung cancer diagnosed between 1 January 2000 and 31 December 2011. All cancer cases were validated and histological types identified when available. Three controls were randomly selected by incidence density sampling using calendar time as the time axis, with individual matching on cohort, age (± 5 years), route of HIV acquisition, sex and hospital. Analyses were performed using conditional logistic regression adjusted for nadir CD4 cell count and smoking status. Ritonavir and protease inhibitors exposures were represented in separate models using categorical variables (never exposed, ever exposed). Several sensitivity analyses were performed. RESULTS: This study performed in 1447 persons living with HIV with a smoking history (383 lung cancer cases and 1064 control patients) did not evidence any association between lung cancer risk and protease inhibitors exposure including ritonavir. CONCLUSION: These results suggest that the risk of lung cancer is not influenced by pharmacologically induced P450 cytochrome protease inhibitors inhibition among smokers or ex-smokers.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».