Proton pump inhibitor and histamine‐2 receptor antagonist use and risk of liver cancer in two population‐based studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Proton pump inhibitors (PPIs) and histamine-2 receptor antagonists (H2RAs) are commonly used. PPIs have been shown to promote liver cancer in rats; however, only one study has examined the association in humans. AIMS: To investigate PPIs and H2RAs and risk of primary liver cancer in two large independent study populations. METHODS: We conducted a nested case-control study within the Primary Care Clinical Informatics Unit (PCCIU) database in which up to five controls were matched to cases with primary liver cancer, recorded by General Practitioners. Odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (95% CIs) for associations with prescribed PPIs and H2RAs were calculated using conditional logistic regression. We also conducted a prospective cohort study within the UK Biobank using self-reported medication use and cancer-registry recorded primary liver cancer. Hazard ratios (HRs) and 95% CIs were calculated using Cox regression. RESULTS: In the PCCIU case-control analysis, 434 liver cancer cases were matched to 2103 controls. In the UK Biobank cohort, 182 of 475 768 participants developed liver cancer. In both, ever use of PPIs was associated with increased liver cancer risk (adjusted OR 1.80, 95% CI 1.34, 2.41 and adjusted HR 1.99, 95% CI 1.34, 2.94 respectively). There was little evidence of association with H2RA use (adjusted OR 1.21, 95% CI 0.84, 1.76 and adjusted HR 1.70, 95% CI 0.82, 3.53 respectively). CONCLUSIONS: We found some evidence that PPI use was associated with liver cancer. Whether this association is causal or reflects residual confounding or reverse causation requires additional research.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».