Opioid use and the risk of cancer incidence and mortality: a systematic review
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
There is abundant but discrepant scientific literature reporting an effect of opioids on the course of cancer. The International Agency for Research on Cancer monographs recently classified opium consumption as carcinogenic to humans in certain organs, raising concerns this may be due at least in part to the alkaloids opium contains (such as morphine and codeine). This systematic review investigated whether opioid exposure among cancer-free individuals is independently associated with the risk of future cancer incidence or cancer mortality. An electronic database search was conducted in PubMed, EMBASE, Web of Science, PsycINFO, International Pharmaceutical Abstracts, CINAHL and Scopus. Studies were included if they provided a statistical estimate of cancer mortality, cancer incidence, or cancer risk following opioid exposure. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. Study characteristics and outcomes were extracted and analysed in a descriptive narrative synthesis. There were 27 studies that met the inclusion criteria, representing a total of 4,542,745 participants. Twelve of the 27 were rated as high quality according to the Newcastle-Ottawa Scale. The observed data is consistent with a small increase in the risk of cancer incidence or cancer mortality following opioid exposure, particularly in a subset of organs. There is, however, considerable uncertainty in the evidence given the substantial risk of bias in estimating the overall effect of opioid exposure on cancer outcomes in these studies. This review synthesises studies reporting cancer risk following opioid exposure and identifies the key methodological factors influencing ongoing uncertainty estimating the true effect. Rigorous epidemiological studies employing specific methods to minimize bias are warranted.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle