Photosensitizing Medications and Skin Cancer: A Comprehensive Review
Notice bibliographique
Résumé
(1) The incidence of skin cancer is increasing in the United States (US) despite scientific advances in our understanding of skin cancer risk factors and treatments. In vitro and in vivo studies have provided evidence that suggests that certain photosensitizing medications (PSMs) increase skin cancer risk. This review summarizes current epidemiological evidence on the association between common PSMs and skin cancer. (2) A comprehensive literature search was conducted to identify meta-analyses, observational studies and clinical trials that report on skin cancer events in PSM users. The associated risks of keratinocyte carcinoma (squamous cell carcinoma and basal cell carcinoma) and melanoma are summarized, for each PSM. (3) There are extensive reports on antihypertensives and statins relative to other PSMs, with positive and null findings, respectively. Fewer studies have explored amiodarone, metformin, antimicrobials and vemurafenib. No studies report on the individual skin cancer risks in glyburide, naproxen, piroxicam, chlorpromazine, thioridazine and nalidixic acid users. (4) The research gaps in understanding the relationship between PSMs and skin cancer outlined in this review should be prioritized because the US population is aging. Thus the number of patients prescribed PSMs is likely to continue to rise.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».