Obstructive Sleep Apnea and Lung Cancer: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale In 2020, lung cancer was the leading cause of cancer deaths and the most common cancer in men. Although obstructive sleep apnea (OSA) has been postulated to be carcinogenic, epidemiological studies are inconclusive. Objectives To investigate the associations between OSA and the incidence and mortality of lung cancer. Methods Four electronic databases (PubMed, Embase, Cochrane Library, and Scopus) were searched from inception until 6 June 2021 for randomized controlled trials and observational studies examining the association between sleep apnea and incident lung cancer. Two reviewers selected studies, extracted data, graded the risk of bias using the Newcastle-Ottawa scale and the quality of evidence using the Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluation system. Random-effects models were used to meta-analyze the maximally covariate-adjusted associations. Results Seven studies were included in our systematic review, among which four were suitable for meta-analysis, comprising a combined cohort of 4,885,518 patients. Risk of bias was low to moderate. OSA was associated with a higher incidence of lung cancer (hazard ratio, 1.25; 95% confidence interval, 1.02–1.53), with substantial heterogeneity (I 2 = 97%). Heterogeneity was eliminated, with a stable pooled effect size, when including the three studies with at least 5 years of median follow-up (hazard ratio, 1.32; 95% confidence interval, 1.27–1.37; I 2 = 0%). Conclusions In this meta-analysis of 4,885,518 patients from four observational studies, patients with OSA had an approximately 30% higher risk of lung cancer compared with those without OSA. We suggest more clinical studies with longer follow-up as well as biological models of lung cancer be performed to further elucidate this relationship.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».