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Enregistrement W4389951921 · doi:10.21037/atm-23-1710

A systematic review of preclinical studies evaluating the association between nicotine and the initiation and progression of cancer

2023· review· en· W4389951921 sur OpenAlexaff
Mimi Kim, Isabella Steffensen, Red Thaddeus D. Miguel, Tanja Babic, Aubrey D. Johnson, Ryan Potts, Christopher S. Junker

Notice bibliographique

RevueAnnals of Translational Medicine · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSmoking Behavior and Cessation
Établissements canadiensInuit Tapiriit Kanatami
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNicotineCancerMedicineAssociation (psychology)BioinformaticsSystematic reviewMEDLINEOncologyComputational biologyBiologyInternal medicinePsychologyPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The association between cigarette smoking and the increased risk of many cancers is well established. Conversely, epidemiological studies of smokeless tobacco demonstrate decreased risk, or no elevated risk, of certain cancers versus smoking. However, it is unclear what role, if any, nicotine plays in these associations. The objective of this systematic review was to synthesize the available evidence from preclinical studies that examined the potential association between nicotine and the initiation and/or progression of cancer. Methods: MEDLINE, Embase, PsychInfo, and Cochrane Database of Systematic Reviews were searched for articles published from inception until February 13, 2022. Studies were eligible for inclusion if they evaluated animal cancer or tumor models, compared nicotine and non-nicotine groups, and evaluated measures of cancer initiation or progression. Results: Among 1,137 identified articles, 61 were included in qualitative synthesis. Twelve studies reported data on tumor initiation, and 54 studies reported data on tumor progression. The majority of the tumor initiation studies did not identify an association between nicotine exposure and an increased risk of spontaneous tumor initiation. Results of tumor progression studies were inconsistent and varied across the reported measures, cancer type being evaluated, and animal cancer model used. Overall, the quality of reporting was poor, with many studies not demonstrating a high level of internal and/or external validity. Conclusions: In conclusion, although animal models have provided invaluable data for human health risk assessments of chemical exposures, the heterogeneity across the studies included in this systematic review make the interpretation and generalizability of the results difficult.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,068
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,068
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,009
Bibliométrie0,0130,012
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,542
Tête enseignante GPT0,613
Écart entre enseignants0,071 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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