Effect of beta-blockers on survival of lung cancer patients: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
The recent interest in beta-blockers as possible agents for drug repurposing in oncology arises from many pre-clinical and epidemiologic studies suggesting a possible clinically relevant antitumour effect. In lung cancer, given the contradictory results obtained, it is crucial to further study its effects. A systematic review of the literature was planned to evaluate a possible beneficial effect of beta-blocker on overall survival in lung cancer patients. Medline and Embase databases were searched from inception until 1 May 2018 to identify published studies that assessed the effect beta-blocker use on overall survival in lung cancer patients. Risk of bias was evaluated by Newcastle-Ottawa scale. Hazard ratios and 95% confidence intervals for overall survival were estimated using a random-effects model. Of 920 studies, seven (all retrospective and observational, six cohort and one case-control), including 7448 patients, met the inclusion criteria. Beta-blocker users with lung cancer had no increased overall survival compared to non-users (hazard ratio = 1.00; 95% confidence interval = 0.91-1.10; I = 45%). Similarly, beta-blocker users with non-small cell lung cancer had no increased overall survival compared to beta-blocker non-users (hazard ratio = 0.96; 95% confidence interval = 0.80-1.17; I = 56%). Our findings do not suggest an overall survival advantage in patients with lung cancer using beta-blocker therapy when compared to non-users. Further prospective cohort studies, designed to overcome the intrinsic limitations of retrospective observational studies are warranted to definitively clarify any possible beneficial effect of beta-blockers on lung cancer overall survival.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».