Abstract 6464: Antidepressant use and lung cancer risk and mortality: A meta-analysis of observational studies
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives: Recent preclinical studies suggested potential anticancer effects of antidepressant (AD) use in multiple cancers, but the effect on lung cancer in human studies remains unclear. This meta-analysis examined the effect of AD use on lung cancer incidence and mortality. Methods: Web of Science, Medline, CINAHL, and PsycINFO databases were searched to identify eligible studies published by June 2022. We conducted a meta-analysis using a random effects model to estimate pooled risk ratio (RR) and 95% confidence interval (CI) for comparing those with AD use and non-use. Heterogeneity was examined using Cochran’s Q test and inconsistency I2 statistics. The methodological quality of selected studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale for observational studies. Results: The meta-analysis, including 11 publications involving 1913172 participants, showed that AD use significantly increased lung cancer risk by 11% (RR= 1.11; 95% CI= 1.01, 1.22; I2= 74.3%; n= 6); however, all-cause mortality was not affected by AD use (RR= 1.05; 95% CI= 0.68, 1.58; I2= 90.1%; n= 4) while lung cancer-specific mortality could be reduced by 32% from onse study. Subgroup analysis showed that serotonin and norepinephrine reuptake inhibitors (SNRIs) were associated with an increased lung cancer risk (RR= 1.38; 95% CI= 1.07, 1.78), but selective serotonin reuptake inhibitors (RR= 1.05; 95% CI=0.91, 1.21) and tricyclic antidepressants (RR= 1.09; 95% CI=0.95, 1.26) were not. In addition, variations in the definition of AD use could be the source of heterogeneity of observed effects. The quality of selected studies was good (n= 5) to fair (n= 6). Conclusions: Evidence suggests that AD use was associated with an elevated risk of lung cancer but not with all-cause mortality. More research is needed to precisely estimate the effect of AD use on lung cancer-specific mortality. (Funding: University of Central Florida Center for Behavioral Health Research and Training; Registration: PROSPERO; registration number: CRD42022350719) Citation Format: Eunkyung Lee, David Li, Yongho Park, Alice Rodriguez-Fuguet, Xiaochuan Wang, Wen Cai Zhang. Antidepressant use and lung cancer risk and mortality: A meta-analysis of observational studies [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2023; Part 1 (Regular and Invited Abstracts); 2023 Apr 14-19; Orlando, FL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2023;83(7_Suppl):Abstract nr 6464.
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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 | 0,042 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,071 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| 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) | 0,004 | 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 ».