Chronic Amiodarone Use and the Risk of Cancer: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundObservational studies have identified inconsistent associations between chronic use of amiodarone and cancer-related outcomes. We performed a systematic review and meta-analysis to evaluate cancer risk among patients receiving amiodarone.MethodsWe searched MEDLINE, Embase, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL) to May 1, 2020. We included randomized controlled trials (RCTs) with follow-up ≥2 years that compared amiodarone (any dose) to any comparator (placebo, active pharmacologic or interventional comparator, or usual care), and reported ≥1 outcome of interest. We contacted authors of published chronic amiodarone trials for potentially unreported cancer outcomes. The primary outcome was cancer incidence. Secondary outcomes were cancer-related death and site-specific cancers. We determined risk ratios and 95% confidence intervals using a fixed-effect model, and statistical heterogeneity using I2. We conducted prespecified subgroup and sensitivity analyses for amiodarone indication, amiodarone dose, duration of therapy, and trial-level risk of bias.ResultsFrom 1439 articles, we included 5 RCTs (n = 4357). Mean follow-up duration ranged from 21 to 37 months. We included previously unpublished cancer outcome data from 1 RCT. Our primary outcome was not reported in any RCT. There was no significant difference in cancer-related death between amiodarone (1.69%) and the comparator (1.75%) (risk ratio 0.96, 95% confidence interval 0.57-1.63; I2 = 0%). There were no significant interactions from our subgroup or sensitivity analyses.ConclusionsChronic amiodarone use did not increase cancer-related deaths. Data from RCTs do not support an increased risk of cancer-related harms with amiodarone use, and these concerns should not deter use of amiodarone when indicated.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».