Risk of dipeptidyl peptidase‐4 (DPP‐4) inhibitors on site‐specific cancer: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
The long-term impact of dipeptidyl peptidase-4 (DPP-4) inhibition is unknown, and there are concerns about the influence of DPP-4 inhibition on carcinogenesis of the pancreas and thyroid. As DPP-4 is a rather unselective enzyme present in many tissues, we focused on all specific cancer types. PubMed and EMBASE were searched between January 2005 and April 2017 to identify studies comparing DPP-4 inhibitors with either placebo or active drugs on cancer risk. Studies were included if they reported on at least one specific cancer outcome and had a follow-up of at least 1 year after start of drug use. Methodological quality of the studies was assessed by the Cochrane Collaboration's tool and the Newcastle-Ottawa Scale. Twenty-five studies met the inclusion criteria (12 randomized controlled trials and 13 observational studies). Sample sizes of the DPP-4 inhibitor groups ranged from 29 to 8212 patients for randomized controlled trials and from 2422 to 71 137 patients for observational studies. Mean age ranged from 51 to 76 years, and mean follow-up was 1.5 years. None of the pooled (sensitivity) analyses, except the observational studies studying breast cancer (hazard ratio [95% CI]: 0.76 [0.60-0.96]), showed evidence for an association between DPP-4 inhibitors and site-specific cancer. Also for pancreatic and thyroid cancer, no statistically significant risk was found. Based on the current literature, it is not possible to conclude whether DPP-4 inhibitors were associated with an increased risk of site-specific cancer. Future studies should address the methodological limitations and follow patients for a longer period to determine the long-term cancer risk of DPP-4 inhibitors.
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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 | 0,016 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,052 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».