The relationships between antihypertensive medications and the overall survival of patients with pancreatic cancer: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antihypertensive medications may have some impacts on cancer. The influence of antihypertensive medications, including angiotensin converting enzyme inhibitors (ACEIs)/angiotensin II receptor blockers (ARBs), beta-blockers, calcium channel blockers (CCBs) and diuretics, on patients with pancreatic cancer (PC) remains controversial. This meta-analysis was conducted to investigate whether antihypertensive medications had a negative effect on the prognosis of patients with PC. METHODS: The PubMed, Embase, Web of Science and the Cochrane Library databases were searched up to 30 November 2021. The Newcastle-Ottawa scale was used to evaluate the quality of each study. This meta-analysis was registered with PROSPERO (CRD42021279169) and was carried out by using RevMan 5.3. RESULTS: Twelve studies with 120,549 patients were included in this study. ACEIs/ARBs [HR = 0.89, 95% CI (0.70-1.14)], CCB (HR = 0.69, 95% CI (0.47-0.99)], beta-blockers [HR = 0.95, 95% CI (0.84-1.07)] and diuretics [HR = 1.08, 95% CI (0.91-1.29)] use had no effects on overall survival among patients with PC (all P ≥ 0.05). CONCLUSION: Antihypertensive medication will not have a negative effect on overall survival in patients with PC. PC patients with hypertension should continue to use antihypertensive medications to reduce the morbidity and mortality of cardiovascular events.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».