Cardiac glycosides use and the risk of lung cancer: a nested case–control study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Two studies have reported statistically significant associations between the use of cardiac glycosides (CGs) and an increased risk of lung cancer. However, these studies had a number of methodological limitations. Thus, the objective of this study was to assess this association in a large population-based cohort of patients. METHODS: We used the United Kingdom Clinical Practice Research Datalink (CPRD) to identify a cohort of patients, at least 40 years of age, newly-diagnosed with heart failure, or supra-ventricular arrhythmia. A nested case-control analysis was conducted where each incident case of lung cancer identified during follow-up was randomly matched with up to 10 controls. Exposure to CGs was assessed in terms of ever use, cumulative duration of use and cumulative dose. Rate ratios (RRs) with 95% confidence intervals (CIs) were estimated using conditional logistic regression after adjusting for potential confounders. RESULTS: A total of 129,002 patients were included, and followed for a mean (SD) of 4.7 (3.8) years. During follow-up, 1237 patients were newly-diagnosed with lung cancer. Overall, ever use of CGs was not associated with an increased risk of lung cancer when compared to never use (RR = 1.09, 95% CI: 0.94-1.26). In addition, no dose-response relationship was observed in terms of cumulative duration of use and cumulative dose with all RRs around the null value across quartile categories. CONCLUSION: The results of this large population-based study indicate that the use of CGs is not associated with an increased risk of lung cancer.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».