Risk of Prostate Cancer in Chronic Kidney Disease Patient: A Meta-Analysis using Observational Studies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Both clinical and experimental findings demonstrated a rise in prostate cancer in chronic renal illness. However, the clinical data associated with CKD was not looked at the context of prostate cancer. The study aims to investigate prostate cancer risk in CKD patients using clinical data via systemic review and meta-analysis. Materials and Methods: Using pertinent pairing keywords, I carried out a thorough exploration of PubMed/MEDLINE and Web of Science. The pooled HR with 95% CI of the considered clinical findings was estimated involving the general inverse variance outcome type. With RevMan 5.3, the total pooled estimate meta-analysis was evaluated utilizing the random effects model. Results: Total of six findings were considered for this analysis, with a total of 2,430,246 participants. The age and mean follow-up of the included patients and studies ranged from 55 to 67.4 years and 10.1 to 12 years, respectively. The meta-analysis showed no significant risk of prostate cancer among CKD patients (HR: 0.92; 95% CI: 0.60-1.41 ; P = 0.70). The results from subgroup analysis based on eGFR levels ranged ≥30-59 ml/min per 1.73 m 2 and also found no significant risk of prostate cancer among CKD patients (HR: 1.04; 95% CI: 0.92-1.18; P = 0.52). Here I did not report statistical heterogeneity found (Q = 0.56, I 2 = 0%, P = 0.87). As per the Newcastle-Ottawa scale, the included studies suggested good quality. Conclusion: The results suggest no significant risk of developing prostate cancer among CKD patients. Therefore, well-designed prospective cohort studies with stages of CKD and clear predefined prior history and causative factors are needed to support the present evidence strongly.
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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 | 0,021 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,067 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».