Inhibidores de la bomba de protones y cáncer pancreático: revisión sistemática de estudios observacionales analíticos
Bibliographic record
Abstract
Introducción: el cáncer de páncreas representa un grave problema de salud, pues es la séptima causa de mortalidad en el mundo y su incidencia muestra una clara tendencia al aumento; por esto, es fundamental identificar factores de riesgo predictivos, como la relación propuesta entre los inhibidores de la bomba de protones y el desarrollo de cáncer pancreático, a fin de implementar estrategias rentables de prevención y detección temprana. Objetivo: determinar la asociación entre el uso de inhibidores de la bomba de protones y el desarrollo de cáncer pancreático a partir de estudios observacionales analíticos. Materiales y métodos: revisión sistemática de la literatura científica, bajo los criterios de la declaración prisma. Se buscó en las bases de datos Pudmed, Science Direct y Scopus. Resultados: se obtuvieron 954 artículos, tras aplicar criterios de inclusión y exclusión. En la revisión se incluyeron un total de 7 estudios, de los cuales se valoró el riesgo de sesgo bajo la escala Newcastle-Ottawa; la relación causal, a través de los criterios de Bradford Hill, y se analizó temporalidad, dosificación y categorización, siendo la causalidad inversa, una inexistente gradiente biológica y de temporalidad, resultados heterogéneos, causalidad y tamaño de efecto débiles, características cuestionables presentes en los estudios valorados. Conclusión: no existe un respaldo sólido bajo la revisión de la evidencia entre posibles efectos carcinogénicos y páncreas a causa del uso de inhibidores de la bomba de protones. Es imperante desarrollar ensayos controlados aleatorizados para dilucidar resultados.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.119 | 0.290 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.002 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.005 | 0.007 |
| Bibliometrics | 0.022 | 0.018 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.006 |
| Open science | 0.004 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".