Association of Menopausal Hormone Therapy with Risk of Pancreatic Cancer: A Systematic Review and Meta-analysis of Cohort Studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although menopausal hormone therapy (MHT) is commonly prescribed, little is known about the association between MHT use and risk of pancreatic cancer. METHODS: We searched PubMed, Embase, and Cochrane Library, from inception until April 20, 2022. The risk of bias was assessed with the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale. Pooled relative risks (RR) for pancreatic cancer risk were calculated using random-effects models. We computed prediction intervals (PI) and performed subgroup meta-analyses. Meta-regression was performed to investigate the sources of heterogeneity. RESULTS: This study included 2,712,313 women from 11 cohort studies. There was no association between MHT and pancreatic cancer risk (RR, 0.92; 95% confidence interval (CI), 0.83-1.02; I2, 64%; 95% PI, 0.68-1.25). Subgroup meta-analyses of four studies stratified by MHT formulations showed inverse associations with the risk of pancreatic cancer (women receiving estrogen-only MHT: RR, 0.77; 95% CI, 0.64-0.94; I2, 57%; estrogen plus progestin MHT: RR, 0.85; 95% CI, 0.75-0.96; I2, 0%). Subgroup analysis defined by recency and duration of treatment did not reveal evidence of associations between MHT and pancreatic cancer risk. CONCLUSIONS: This study found no association between the overall use of MHT and risk of pancreatic cancer. However, among four studies with data on MHT formulations, subgroup analysis showed a decreased risk of pancreatic cancer among users of estrogen-only and combined estrogen-progestin therapy. Owing to the inconsistent findings between our main and subgroup analyses, future studies stratified by MHT formulations are warranted. IMPACT: The findings of this study indicate that future investigation should focus on MHT formulations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,014 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».