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Enregistrement W4385230982 · doi:10.1161/hypertensionaha.123.21274

Skin Cancer and Hydrochlorothiazide: Novel Population-Based Analyses Considering Personal Risk Factors Including Race/Ethnicity

2023· article· en· W4385230982 sur OpenAlexafffund
Marina Gabriela Birck, Cristiano Soares de Moura, Marina A.A. Machado, Jia Li Liu, Michał Abrahamowicz, Louise Pilote, Sasha Bernatsky

Notice bibliographique

RevueHypertension · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNonmelanoma Skin Cancer Studies
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésHydrochlorothiazideRace (biology)Ethnic groupMedicinePopulationCancerInternal medicineDemographyEndocrinologyEnvironmental healthBiologyBlood pressureSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hydrochlorothiazide, a common antihypertensive, has photosensitive properties, potentially increasing skin cancer risk. We evaluated melanoma and nonmelanoma skin cancer among hydrochlorothiazide users with 3 different cohorts as each allows assessment of different potential cofounders/effect modifiers, including race/ethnicity. METHODS: We built 3 cohorts using IBM MarketScan Research Databases: Commercial and Encounters (>3.5 million individuals, 2010-2018), a subcohort with health risk assessment respondents (415, 330), and Medicaid (509, 767, 2011-2017). Adults (aged 18+ years) entered the respective cohort with a first-filled prescription (cohort entry) for hydrochlorothiazide (the exposure of interest) or angiotensin-converting enzyme (ACE) inhibitors (the active comparator), with ≥12 months of continuous enrollment with medical/pharmacy coverage at baseline. We excluded those who used hydrochlorothiazide/ACE inhibitor (including fixed-dose combination products) 12 months before cohort entry and those with prior skin cancer, HIV, or organ transplant. We compared the risk for hydrochlorothiazide versus ACE inhibitor using multivariate proportional hazards regression. RESULTS: Baseline characteristics were similar, aside from more Black individuals among hydrochlorothiazide users (43.3% [95% CI, 43.0%-43.6%]) than ACE inhibitor users (28.1% [95% CI, 27.9%-28.3%]). The hazard ratio (95% CI) for nonmelanoma skin cancer related to hydrochlorothiazide (versus ACE inhibitor) was 0.96 (0.91-1.00) in the Commercial cohort, 1.01 (0.77-1.32) for the health risk assessment subcohort, and 1.33 (0.77-2.29) for Medicaid. For melanoma, the respective hazard ratios were 1.07 (0.95-1.20), 0.85 (0.43-1.67), and 0.93 (0.51-1.67), respectively. CONCLUSIONS: Our evaluation using 3 different approaches, including adjustment for race/ethnicity, did not establish a clear difference between hydrochlorothiazide and ACE inhibitor in terms of skin cancer risk.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,159
Tête enseignante GPT0,369
Écart entre enseignants0,210 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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