Smoking, alcohol consumption, and the risk of extrahepatic cholangiocarcinoma: A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To assess the association between smoking and alcohol consumption and extrahepatic cholangiocarcinoma (ECC) through a meta-analysis of clinical observational studies. METHODS: A literature search was conducted using Embase and MEDLINE databases from inception to 31 May 2013 without language limitations, and by manually searching the references of retrieved articles. Case-control and cohort studies that investigated the association between smoking or alcohol consumption and ECC were included. The quality of these studies was assessed using the Newcastle-Ottawa quality assessment scale. Summary relative risks and corresponding 95%CI were calculated using a random-effects model. Publication bias was assessed by Begg's funnel plot and Egger's test. RESULTS: A total of 12 eligible articles (11 case-control studies and one cohort study) were included in this meta-analysis. Eleven studies reported the association between smoking and ECC. Pooled analysis indicated that smokers had an increased risk of ECC development as compared with non-smokers (summary RR = 1.23; 95%CI: 1.01-1.50). This correlation was present in population-based studies (n = 5; summary RR = 1.47; 95%CI: 1.06-2.05) but not in hospital-based studies (n = 6; summary RR = 1.10; 95%CI: 0.88-1.37) and in non-Asian regions (n = 7; summary RR = 1.39; 95%CI: 1.03-1.87) but not in Asia (n = 4; summary RR = 1.08; 95%CI: 0.85-1.38). Seven studies reported an association between consuming alcohol and ECC. Pooled analysis indicated that alcohol drinkers had a similar risk of ECC development as did individuals who did not drink alcohol (summary RR = 1.09; 95%CI: 0.87-1.37). There was moderate heterogeneity among the studies and no evidence of publication bias. CONCLUSION: Smoking is associated with an increased risk of ECC, but alcohol consumption is not. Further population-based studies, particularly cohort studies, are warranted to enable definitive conclusions.
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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) | 0,008 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».