Association between Praziquantel and Cholangiocarcinoma in Patients Infected with Opisthorchis viverrini: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The liver fluke, Opisthorchis viverrini, and the associated incidence of subsequent cholangiocarcinoma (CCA) are still a public health problem in Thailand, and praziquantel (PZQ) remains the antihelminthic drug of choice for treatment. Evidence in hamsters shows that repeated infection and PZQ treatments could increase the risk of CCA. However, the existing evidence in humans is inconclusive regarding increased risk of CCA with frequency of PZQ intake. OBJECTIVES: To investigate the relationship between number of repeated PZQ treatments and CCA in patients with O viverrini infection. MATERIALS AND METHODS: The reviewed studies were searched in EMBASE, MEDLINE, ProQuest, PubMed and SCOPUS from inception to October, 2012 using prespecified keywords. The risk of bias (ROB) of included studies was independently assessed by two reviewers using a quality scale from the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). Risk effect of PZQ was estimated as a pooled odds ratio (OR) with its 95% confidence interval (95%CI) in the random-effects model using DerSimonian and Laird's estimator. RESULTS: Three studies involving 637 patients were included. Based on the random effects model performed in two included studies of 237 patients, the association between PZQ treatments and CCA was not statistical significant with a pooled OR of 1.8 (95%CI; 0.81 to 4.16). CONCLUSIONS: The present systematic review and meta-analysis provides inconclusive evidence of risk effect of PZQ on increasing the risk of CCA and significant methodological limitations. Further research is urgently needed to address the shortcomings found in this review, especially the requirement for histological confirmation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».