Long-Term Vitamin K Antagonists and Cancer Risk
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Vitamin K antagonists (VKAs) remain one of the most commonly used anticoagulation therapies. The potential anticancer effect of long-term use of VKAs has been a matter of debate with conflicting results. Our goal was to perform a systematic review and meta-analysis examining the association between long-term VKAs use and cancer risk. METHODS: Systematic searches of multiple major databases were performed from inception until January 2018. We included studies of adults that compared incidence of any cancer between ≥6 months use of VKAs (long-term group) and <6 months use of VKAs or nonuse (control group). Primary outcome was all-cancer incidence and secondary outcomes were cancer-specific incidence, all-cause death and cancer-specific mortality. Hazard ratios (HRs) were pooled using a random-effects model, and individual studies were weighted using inverse variance. RESULTS: We identified 9 observational studies that included 1,521,408 patients. No randomized trials were identified. In comparison to control, long-term use of VKAs was associated with a significant reduction in incidence of all cancers (HR, 0.84; 95% confidence interval [CI], 0.81-0.88; P<0.001). In a prespecified subgroup analysis, long-term use of VKAs demonstrated a significant reduction in all-cancer incidence when compared with control in individuals whose indication for VKAs were venous thromboembolism (HR, 0.69; 95% CI, 0.52-0.90; P=0.007). CONCLUSIONS: The use of long-term VKAs, for any indication, is associated with lower cancer incidence. This finding could have important clinical implications for the choice of oral anticoagulation therapies among specific patients with a higher baseline risk of cancer.
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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 | 0,007 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».