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Enregistrement W2899795104 · doi:10.1002/ijc.31980

New use for old drugs: The protective effect of atypical antipsychotics on hepatocellular carcinoma

2018· article· en· W2899795104 sur OpenAlexaff
Vincent Chin‐Hung Chen, Hsiang‐Lin Chan, Tsai‐Ching Hsu, Mong‐Liang Lu, Yi‐Chen Lee, Yena Lee, Jing Yi Siow, Roger S. McIntyre, Aileen J. Zhou, Bor‐Show Tzang, Charles Tzu‐Chi Lee

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cancer · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesChiayi Chang Gung Memorial HospitalAllerganChang Gung Medical FoundationSunovionH. Lundbeck A/SStanley Medical Research InstituteShirePurdue UniversityPfizer
Mots-clésQuetiapineRisperidoneMedicineAntipsychoticInternal medicineClozapineOncologyOdds ratioHepatocellular carcinomaPopulationAtypical antipsychoticSchizophrenia (object-oriented programming)Logistic regressionPsychiatryPharmacologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has been encouraged to use large existing data like insurance claims data to investigate the new indications of old drugs. New strategies of research are warranted to identify feasible drugs. We conducted a dual research model with a population-based case-control study using Taiwan's National Health Insurance Research Database and an in vitro study to investigate the association between atypical antipsychotic and Hepatocellular carcinoma (HCC) risk. The study herein consists of two components. The first is a population-based case-control study using existing data from the Taiwan National Health Insurance Research Database. The second component was an in vitro study in which HCC cell lines (Huh7 and Hep G2) were treated with risperidone, quetiapine and clozapine. after treatment of the foregoing antipsychotics, the HCC cell lines were assessed for cell proliferation, invasion and apoptosis. Multivariate conditional logistic regression analysis revealed that antipsychotic use was independently and inversely associated with HCC risk (adjusted odds-ratio [aOR]:0.85, 95% CI: 0.81-0.89). The protective effect was dose-dependent: compared to the low cumulative defined daily dose (cDDD) group (0-29 cDDD), the 30-89 cDDD and ≥90 cDDD groups were associated with significantly reduced risk for HCC (aOR: 0.56, 95% CI: 0.41-0.76; aOR: 0.37, 95% CI: 0.27-0.50, respectively). In vitro study results indicated that risperidone, quetiapine and clozapine significantly inhibited cell proliferation, invasion and induced apoptosis in human HCC cell lines. Our results herein suggested that antipsychotic use might reduce the risk of HCC and may provide evidence for new uses of old drugs.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,357 · 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'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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