Cytochrome P450 2A6 whole-gene deletion (<i>CYP2A6*4</i> ) polymorphism reduces risk of lung cancer: A meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Lung cancer is the most commonly diagnosed cancer worldwide and is the leading cause of cancer death. Smoking is a major contributor to the pathogenesis of lung cancer. Cytochrome P450 2A6 (CYP2A6) is responsible for the metabolic activation of most tobacco carcinogens. CYP2A6 genetic polymorphism can cause variations in the human metabolism of xenobiotics. We performed this meta-analysis to determine the association between whole-gene CYP2A6 deletion polymorphism (CYP2A6*4) and lung cancer risk. METHODS The PubMed, SAGE, Science Direct, the Cochrane Library and Ovid databases were searched for observational studies before October 2018. Methodological quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale (NOS). RESULTS Nine case-control studies involving 4385 lung cancer cases and 4142 controls were included in the analysis. The random-effects model was used to combine results from individual studies. The pooled odds ratio was 0.39 (95% CI: 0.27-0.56). There was no heterogeneity across studies ( 2 =2.49, p=0.96, I 2 =0%). CONCLUSIONS Current evidence from the case-control studies suggests that the CYP2A6 whole-gene deletion polymorphism decreases the risk of lung cancer. Further research is needed to identify any potential confounding factors that may impact this association.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».