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Enregistrement W2792522181 · doi:10.1186/s12894-018-0318-7

Antihypertensive drugs use and the risk of prostate cancer: a meta-analysis of 21 observational studies

2018· review· en· W2792522181 sur OpenAlexaboutno aff
Liang Cao, Sha Zhang, Chengming Jia, Wei He, Leitao Wu, Yingqi Li, Wen Wang, Zhe Li, Jing Ma

Notice bibliographique

RevueBMC Urology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer, Stress, Anesthesia, and Immune Response
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesShaanxi Administration of Traditional Chinese Medicine
Mots-clésMedicineProstate cancerMeta-analysisInternal medicineOncologyRelative riskCohort studyCancerSubgroup analysisObservational studyGynecologyConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Due to the lack of strong evidence to identify the relationship between antihypertensive drugs use and the risk of prostate cancer, it was needed to do a systematic review to go into the subject. METHODS: We systematically searched PubMed, Web of Science and Embase to identify studies published, through May 2015. Two evaluators independently reviewed and selected articles involving the subject. We used the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) to assess the quality of the studies. All extracted results to evaluate the relationship between antihypertensive drugs usage and prostate cancer risk were pool-analysed using Stata 12.0 software. RESULTS: A total of 12 cohort and 9 case-control studies were ultimately included in our review. Most of the studies were evaluated to be of high quality. There was no significant relationship between angiotensin converting enzyme inhibitors (ACEI) usage and the risk of prostate cancer (RR 1.07, 95% CI 0.96-1.20), according to the total pool-analysed. Use of angiotensin receptor blocker (ARB) was not associated with the risk of prostate cancer (RR 1.09, 95% CI 0.97-1.21), while use of CCB may well increase prostate cancer risk based on the total pool-analysed (RR 1.08, 95% CI 1-1.16). Moreover, subgroup analysis suggested that use of CCB clearly increased prostate cancer risk (RR 1.10, 95% CI 1.04-1.16) in terms of case-control studies. There was also no significant relationship between use of diuretic (RR 1.09, 95% CI 0.95-1.25) or antiadrenergic agents (RR 1.22, 95% CI 0.76-1.96) and prostate cancer risk. CONCLUSIONS: There is no significant relationship between the use of antihypertensive drugs (ACEI, ARB, beta-blockers and diuretics) and prostate cancer risk, but CCB may well increase prostate cancer risk, according to existing observational studies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,108

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,051
Bibliométrie0,0070,010
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,268
Tête enseignante GPT0,397
Écart entre enseignants0,129 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations59
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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