Hepatitis B virus infection and the risk of gynecologic cancers: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The relationship between hepatitis B virus (HBV) infection and gynecologic cancers is controversial. We aimed to evaluate the risk of gynecologic cancers associated with HBV infection using a meta-analysis. METHODS: Two independent reviewers identified publications in the PubMed, Embase and Cochrane Library databases that reported an association between HBV and the risk of gynecologic malignancy from inception to December 31, 2022. The Newcastle-Ottawa Scale (NOS) was used to evaluate the quality of the included articles. Pooled odds ratios (ORs) and 95% corresponding confidence intervals (CIs) were calculated using a fixed effects model or random effects model. RESULTS: We collected data from 7 studies that met the inclusion criteria, including 2 cohort studies and 5 case-control studies. HBV was significantly associated with the risk of cervical cancer in the general population (OR 1.22, 95% CI 1.09-1.38, P = 0.001), although the same trend was not found in endometrial cancer (OR 1.30, 95% CI 0.95-1.77, P = 0.105) and ovarian cancer (OR 1.03, 95% CI 0.79-1.35, P = 0.813). Subgroup analysis showed that HBV infection was positively associated with the risk of cervical cancer (OR 1.27, 95% CI 1.13-1.44, P = 0.000) in case-control studies. Asian women infected with HBV have a significantly increased risk of cervical cancer (OR 1.24, 95% CI 1.10-1.40, P = 0.001) and endometrial cancer (OR 1.46, 95% CI 1.07-1.99, P = 0.018). Hospital-based studies were found to be associated with an increased risk of cervical cancer (OR 1.30, 95% CI 1.14-1.47, P = 0.000) and endometrial cancer (OR 1.61, 95% CI 1.04-2.49, P = 0.032). The results of Begg's and Egger's tests showed no publication bias. CONCLUSIONS: This meta-analysis shows a positive association between HBV infection and cervical cancer. HBV is positively correlated with the risk of cervical cancer and endometrial cancer in Asian women and hospital-based populations. More multicenter prospective studies are required to confirm the findings.
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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 | 0,010 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».