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Enregistrement W3145416765 · doi:10.1016/s1470-2045(21)00033-4

Antihypertensive treatment and risk of cancer: an individual participant data meta-analysis

2021· article· en· W3145416765 sur OpenAlexaff
Emma Copland, Dexter Canoy, Milad Nazarzadeh, Zeinab Bidel, Rema Ramakrishnan, Mark Woodward, John Chalmers, Koon Teo, Carl J. Pepine, Barry R. Davis, Sverre E. Kjeldsen, Johan Sundström, Kazem Rahimi, Amanda Adler, Larry Agodoa, Ale Algra, Folkert W. Asselbergs, Nigel Beckett, Eivind Berge, Henry R. Black, Frank P. Brouwers, Mark A. Brown, Christopher J. Bulpitt, Bob Byington, William C. Cushman, J A Cutler, Richard B Devereaux, Jamie P. Dwyer, R Estacio, Robert Fagard, Kim Fox, Takahiro Fukui, Ajay Gupta, Rury R. Holman, Y. Imai, Masao Ishii, Stevo Julius, Yoshihiko Kanno, John B. Kostis, K Kuramoto, Jan Lanke, Edmund J. Lewis, Jeff Lewis, Michel Lièvre, Lars Lindholm, Stephan Lueders, Stephen MacMahon, G. Mancia, M Matsuzaki, Maria H. Mehlum, Steven Nissen, Hiroshi Ogawa, Toshio Ogihara, Takayoshi Ohkubo, C. Palmer, Anushka Patel, Michael Pfeffer, N. Poulter, Hiromi Rakugi, Gianpaolo Reboldi, Christopher M. Reid, Giuseppe Remuzzi, Piero Ruggenenti, T Saruta, Joachim Schrader, Robert W. Schrier, Peter S. Sever, Peter Sleight, Jan A. Staessen, Hiromichi Suzuki, Lutgarde Thijs, Kenji Ueshima, Seiji Umemoto, Wiek H. van Gilst, Paolo Verdecchia, Kristian Wachtell, Paul K. Whelton, L. Wing, Yoshiaki Yui, Salim Yusuf, Alberto Zanchetti, Z Y Zhang, Craig S. Anderson, Colin Baigent, Brenner Bm, Richard Collins, Dick de Zeeuw, Jacobus Lubsen, Ettore Malacco, Bruce Neal, Vlado Perkovic, Bertram Pitt, Anthony Rodgers, Peter M. Rothwell, Gholamreza Salimi-Khorshidi, F. Turnbull, Giancarlo Viberti, Jing Wang

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Oncology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRenin-Angiotensin System Studies
Établissements canadiensHamilton Health SciencesMcMaster UniversityPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesNIHR Oxford Biomedical Research CentreOxford Martin School, University of OxfordMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care ResearchDepartment of Health and Social CareBritish Heart FoundationCancer Research UK
Mots-clésMeta-analysisMedicineCancerClinical trialInternal medicineOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Some studies have suggested a link between antihypertensive medication and cancer, but the evidence is so far inconclusive. Thus, we aimed to investigate this association in a large individual patient data meta-analysis of randomised clinical trials. METHODS: We searched PubMed, MEDLINE, The Cochrane Central Register of Controlled Trials, and ClinicalTrials.gov from Jan 1, 1966, to Sept 1, 2019, to identify potentially eligible randomised controlled trials. Eligible studies were randomised controlled trials comparing one blood pressure lowering drug class with a placebo, inactive control, or other blood pressure lowering drug. We also required that trials had at least 1000 participant years of follow-up in each treatment group. Trials without cancer event information were excluded. We requested individual participant data from the authors of eligible trials. We pooled individual participant-level data from eligible trials and assessed the effects of angiotensin-converting enzyme inhibitors (ACEIs), angiotensin II receptor blockers (ARBs), β blockers, calcium channel blockers, and thiazide diuretics on cancer risk in one-stage individual participant data and network meta-analyses. Cause-specific fixed-effects Cox regression models, stratified by trial, were used to calculate hazard ratios (HRs). The primary outcome was any cancer event, defined as the first occurrence of any cancer diagnosed after randomisation. This study is registered with PROSPERO (CRD42018099283). FINDINGS: 33 trials met the inclusion criteria, and included 260 447 participants with 15 012 cancer events. Median follow-up of included participants was 4·2 years (IQR 3·0-5·0). In the individual participant data meta-analysis comparing each drug class with all other comparators, no associations were identified between any antihypertensive drug class and risk of any cancer (HR 0·99 [95% CI 0·95-1·04] for ACEIs; 0·96 [0·92-1·01] for ARBs; 0·98 [0·89-1·07] for β blockers; 1·01 [0·95-1·07] for thiazides), with the exception of calcium channel blockers (1·06 [1·01-1·11]). In the network meta-analysis comparing drug classes against placebo, we found no excess cancer risk with any drug class (HR 1·00 [95% CI 0·93-1·09] for ACEIs; 0·99 [0·92-1·06] for ARBs; 0·99 [0·89-1·11] for β blockers; 1·04 [0·96-1·13] for calcium channel blockers; 1·00 [0·90-1·10] for thiazides). INTERPRETATION: We found no consistent evidence that antihypertensive medication use had any effect on cancer risk. Although such findings are reassuring, evidence for some comparisons was insufficient to entirely rule out excess risk, in particular for calcium channel blockers. FUNDING: British Heart Foundation, National Institute for Health Research, Oxford Martin School.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,046
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,080
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,245

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0460,080
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0210,065
Bibliométrie0,0080,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,562
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,087 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations104
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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