Effect of Nicotinamide in Skin Cancer and Actinic Keratoses Chemoprophylaxis, and Adverse Effects Related to Nicotinamide: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Oral nicotinamide is recommended in individuals with a field of cancerization or with ≥1 previous cutaneous squamous cell carcinoma (cSCC). Objective To evaluate the effect of nicotinamide in prevention of skin cancers. Methods We conducted a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials to evaluate the effect of nicotinamide. We used Medline, EMBASE, CENTRAL, and Web of Science databases from their inception to October 2020 to search the following concepts: “nicotinamide”; “randomized controlled trial” (validated filters). Two independent reviewers screened titles and abstracts for intervention and study design before searching full texts for eligibility criteria. To be eligible, ≥1 outcome had to be covered. We used a standardized collection grid to complete data extraction in duplicate. The primary outcome was skin cancers (all types). Secondary outcomes were basal cell carcinomas (BCCs); cSCCs; actinic keratoses; melanomas; digestive, cutaneous, and biochemical adverse effects (AEs). Subgroup analyses were planned a priori. Results We screened 4730 citations and found 29 trials (3039 patients) meeting inclusion criteria. Nicotinamide was associated with a significant reduction in skin cancers compared to control (rate ratio 0.50 (95% CI, 0.29-0.85; I 2 = 64%; 552 patients; 5 trials); moderate strength of the evidence). Heterogeneity was explained by risk of bias. Nicotinamide was associated with a significant reduction in BCCs and cSCCs, and increased risk of digestive AEs. Conclusion Oral nicotinamide should be considered in healthy patients or organ transplant recipients with history of skin cancer (GRADE: weak recommendation; moderate-quality evidence), in particular of BCC and cSCC.
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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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 ».