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Enregistrement W3182949005 · doi:10.1158/1538-7445.am2021-855

Abstract 855: Is shift-work associated with increased risk of gastric cancer? A meta-analysis

2021· article· en· W3182949005 sur OpenAlexaboutno aff
Chenyu Sun, Ce Cheng, Chandur Bhan, Mubashir Ayaz Ahmed, Nimararta Bheesham, Jannell F. Lising

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCardiovascular Health and Risk Factors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisMedicineConfidence intervalCancerPublication biasCochrane LibrarySubgroup analysisShift workRelative riskSample size determinationInternal medicineRandom effects modelOncologyStatisticsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: Gastric cancer remains one of the most common cancers worldwide. Shift-work involving circadian disruption was designated as a probable cause of cancer by The International Agency for Research on Cancer. Several studies have investigated the impact of shift work on gastric cancer, however, most of them are with small sample size. Thus, this meta-analysis was conducted. Method: A comprehensive literature search on PubMed was conducted to identify all relevant studies published prior to September 2020 according to the established inclusion criteria. The quality assessment was performed by the Newcastle-Ottawa Scale (NOS). The pooled relative risk (RR) and 95% confidence intervals (CI) were calculated to estimate the association between the shift-work and gastric cancer risk. A random-effect or fixed-effect model was used to calculate the pooled RR, based on heterogeneity significance. Subgroup analysis was performed based on rotating-shift versus permanent-shift. Sensitivity analysis and publication bias detection were also performed. All statistical analyses were performed using RevMan software (version 5.3; Cochrane library) and STATA 12.0 statistical software (Stata Corp., College Station, TX), and all P values were two-tailed, the test level was 0.05. Result: 51 articles were obtained from the database search, and 7 articles obtained from other sources. 4 articles involving 36,574 participants were included. All studies were considered moderate to high quality. A non-statistically significant association between shift-work and increased gastric cancer risk was found (RR 1.15, 95%CI: 0.95, 1.37, P=0.14, I2=0%). In the subgroup analysis, neither rotating-shift (RR 1.24, 95%CI: 0.92, 1.67, P=0.16, I2=0%) nor permanent-shift (RR 1.13, 95%CI: 1.10, 0.90, P=0.12, I2=0%) were found to be associated with an increased risk of gastric cancer. Sensitivity analysis by changing fixed-effect models to random-effect models and by omitting each study at a time confirmed the stability of the result. Funnel plot, Egger's test (t=0.70, P=0.554), and Begg's test (z=0.68, P=0.497) found no publication bias of analysis. Conclusion: The current meta-analysis demonstrates that shift-work is not associated with increased gastric cancer risk. However, only four studies were included. More original studies are needed to further explore shift-work impacts on gastric cancer risk. Citation Format: Chenyu Sun, Ce Cheng, Chandur Bhan, Mubashir Ayaz Ahmed, Nimararta Bheesham, Jannell F. Lising. Is shift-work associated with increased risk of gastric cancer? A meta-analysis [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2021; 2021 Apr 10-15 and May 17-21. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2021;81(13_Suppl):Abstract nr 855.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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 enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,066

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,066
Bibliométrie0,0060,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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.

Tête enseignante Opus0,137
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,284 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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