Preventive effects of 13 different drugs on colorectal cancer: a network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The aim of the study was to evaluate the preventive effect of 13 drugs on colorectal cancer (CRC) and guide the clinical application of these drugs. Material and methods: PubMed, Web of Science, Embase, Cochrane Library, and China National Knowledge Infrastructure were searched for randomized controlled trials (RCTs) and cohort studies. The Cochrane bias risk assessment tool and the Newcastle-Ottawa Scale quality evaluation tool were used to evaluate the quality of the included RCTs and cohort studies. The funnel plot was used to analyze publication bias. A network meta-analysis of the extracted data was conducted using Stata16.0 software. Results: A total of 57 studies (34 RCTs and 23 cohort studies) involving 82719 participants were included. The network meta-analysis revealed that the quality of the included studies was good; the funnel plot showed no obvious publication bias. The network meta-analysis showed that the preventive effect of 13 drugs on CRC was better than that of the placebo. Allopurinol (SUCRA: 97.2%) was found to have the best effect, followed by berberine (SUCRA: 89.9%), non-aspirin NSAIDs (SUCRA: 84.5%), statins (SUCRA: 66.5%), metformin (SUCRA: 66.3%), calcium (SUCRA: 48.9%), mesalazine (SUCRA: 44.5%), ursodeoxycholic acid (SUCRA: 42.6%), vitamin D (SUCRA: 41.4%), mercaptopurine (SUCRA: 39.4%), aspirin (SUCRA: 30.4%), folic acid (SUCRA: 24.9%), and eicosapentaenoic acid (SUCRA: 16.3%). Conclusions: The preventive effect of allopurinol on CRC was better than that of the other 13 drugs. These results can help doctors and patients understand the preventative effects of these drugs more intuitively and provide an evidence-based basis for the clinical application of these drugs.
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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 | 0,026 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,058 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».