Opium as a carcinogen: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Opium and its pyrolysates have been investigated as potential carcinogenic material through several studies in different body systems; however, the results were controversial and no consensus was achieved with this regard. Thus, we aimed to systematically review and meta-analyze all existed evidence regarding association between opium consumption and cancer. METHODS: Four major electronic databases including ISI Web of Science, PubMed, Scopus, and Embase along with Magiran and SID were searched thoroughly for all published articles from inception up to September 25, 2020. All studies were appraised critically by Newcastle Ottawa Scale (NOS) checklist. Relevant demographic data and the intended results of the selected studies were extracted and their Odds ratios (OR) were pooled using Comprehensive Meta-analysis (CMA). The cumulative risk of opium for developing different cancers was calculated. FINDINGS: 34 studies comprised of 18,230 individuals were entered in our systematic review and finally 32 publications were enrolled in meta-analysis. Overall, using the random effects model, opium consumption was associated with increased rate of malignancies in both minimally[OR = 4.14 95%CI = (3.32-5.15)] and fully adjusted [OR = 4.35 95%CI = (3.36-5.62)] analyses. Moreover, using random effects fully adjusted model, the subgroup analysis revealed increased risk for larynx [OR = 9.58 95%CI = (6.31-14.53)], respiratory [OR = 9.02 95%CI = (6.27-12.96)], head and neck [OR = 8•03 95%CI = (4.03-16.00)], and colon [OR=5.58 95%CI = (3.14-9.92)] cancers for opium consumers compared to non-consumers. INTERPRETATION: Opium consumption is highly associated with all reported types of cancers, especially in fully adjusted model; however, basic pathophysiology should be further investigated. FUNDING: None.
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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,032 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».