The association between different hormone replacement therapy use and the incidence of lung cancer: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Many peri- and postmenopausal women use hormone replacement therapy (HRT) to relieve menopausal symptoms. However, the side effects of different HRT use (ever/current/former vs. never HRT use) on lung cancer risk in women were not completely consistent. Thus, we conducted this meta-analysis to examine the connection between current, former or ever HRT use and the incidence of lung cancer among women. Methods: We systematically searched the PubMed, Web of Science, EMBASE, Cochrane Library, SCOPUS, China National Knowledge Infrastructure, Wanfang and VIP databases to identify relevant articles published from the inception of the respective databases to February 18, 2022. On the relationship between different HRT use and the incidence of lung cancer among women. Relevant risk estimates [relative risks (RRs), odds ratio (OR)] were combined based on specific study types. The Newcastle-Ottawa Scale was used to evaluate the quality of included studies. This analysis has been registered in the International prospective register of systematic reviews (PROSPERO; CRD42020219728). Publication bias was tested based on Egger’s and Begg’s tests. Results: A total of 22 studies (13 prospective cohort studies and 9 case-control studies) were included, comprising 911,194 participants and 17,329 patients. Compared to never HRT users, in pooled cohort studies, current HRT users had a statistically decreased risk of lung cancer [RR 0.91, 95% confidence interval (CI): 0.86–0.97, I2=22.9%], and similar results were found among the postmenopausal women with current HRT use (RR 0.91, 95 CI: 0.85–0.98, I2=36%), while in pooled case-control studies, ever HRT users had a decreased risk of incidence of lung cancer [odds ratio (OR) 0.75, 95% CI: 0.69–0.81, I2=0%] as did female non-smokers with ever HRT use (OR 0.76, 95% CI: 0.66–0.87, I2=36.8%). Conclusions: Current or ever HRT use is partly correlated with the decreased incidence of lung cancer in women. Concerns about the incidence of lung cancer can be reduced when perimenopausal and postmenopausal women use current HRT to reduce menopausal symptoms. Meanwhile, given the roles of hormone receptors and relevant genes single nucleotide polymorphism (SNPs) among females, HRT use should be cautiously administered and individualized.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».