Dihydropyridine Calcium Channel Blockers and Risk of Pancreatic Cancer: A Population‐Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Recent studies have reported that dihydropyridine calcium channel blockers (dCCBs) may increase the risk of pancreatic cancer, but these studies had methodological limitations. We thus aimed to determine whether dCCBs are associated with an increased risk of pancreatic cancer compared with thiazide diuretics, a clinically relevant comparator. Methods and Results We conducted a new user, active comparator, population-based cohort study using the UK Clinical Practice Research Datalink. We identified new users of dCCBs and new users of thiazide diuretics between 1990 and 2018, with follow-up until 2019. Cox proportional hazards models were used to estimate hazard ratios (HRs) with 95% CIs for pancreatic cancer, comparing dCCBs with thiazide diuretics. Models were weighted using standardized morbidity ratio weights based on calendar time-specific propensity scores. We also conducted secondary analyses by cumulative duration of use, time since initiation, and individual drugs and assessed for the presence of effect modification by age, sex, smoking status, body mass index, history of chronic pancreatitis, and diabetes. The cohort included 344 480 initiators of dCCBs and 357 968 initiators of thiazide diuretics, generating 3 360 745 person-years of follow-up. After a median follow-up of 4.5 years, the weighted incidence rate per 100 000 person-years was 37.2 (95% CI, 34.1-40.4) for dCCBs and 39.4 (95% CI, 36.1-42.9) for thiazide diuretics. Overall, dCCBs were not associated with an increased risk of pancreatic cancer (weighted HR, 0.93; 95% CI, 0.80-1.09). Similar results were observed in secondary analyses. Conclusions In this large, population-based cohort study, dCCBs were not associated with an increased risk of pancreatic cancer compared with thiazide diuretics. These findings provide reassurance regarding the long-term pancreatic cancer safety of these drugs.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».