降低乳腺癌风险的药物:随机对照试验的网络元分析
Ghazaleh Pourali1, Minglu Liu1, Supriya S Sherpa1,2
1Division of Public Health Sciences, Department of Surgery, Washington University School of Medicine, 660 South Euclid Avenue, Campus, Box 8100, St. Louis, MO, 63110, USA.
网络元分析显示,硫尿素, thiazolidinediones,第三代SERM,芳香酶抑制剂,拉洛西芬和塔莫西芬可以降低乳腺癌的风险. 需要对不同种群进行进一步的试验.
科学领域:
- 在瘤学瘤学.
- 药理学 药理学是指药理学的学科.
- 预防医学 预防医学
背景情况:
- 乳腺癌发病率上升,特别是在绝经前妇女中,需要新的降低风险的药物.
- 有限批准的药物突显了扩大预防策略的迫切需要.
研究的目的:
- 进行网络元分析 (NMA) 以比较各种药物的初级预防乳腺癌疗效.
- 根据其降低整体乳腺癌发病率的有效性来识别和排名药物.
主要方法:
- 随机对照试验 (RCT) 的系统文献搜索到2023年11月.
- 根据PRISMA指南进行数据提取和偏差风险评估.
- 使用随机效应模型的NMA,计算风险比率 (RR) 和需要治疗的数量 (NNT),使用Surface Under the Cumulative Ranking曲线 (SUCRA) 进行药物排名.
主要成果:
- 包括43个RCT (337,240名女性). 六种药物显示降低了整体乳腺癌风险:硫基尿素 (RR=0.18), thiazolidinediones (RR=0.25),第三代SERM (RR=0.46),AI (RR=0.50),拉洛西芬 (RR=0.63) 和塔莫西芬 (RR=0.76).
- 芳酶抑制剂,他莫西芬和拉洛西芬对侵袭性乳腺癌有效.
- 铁二作为次要结果对乳腺癌显示出有效性,而第三代SERM,AI,raloxifene和tamoxifen则对初级乳腺癌结果有效.
结论:
- 证实了坦莫西芬,拉洛西芬和AI在预防乳腺癌方面的有效性.
- 确定了 thiazolidinediones 和第三代SERM 作为有前途的药物,尽管目前没有指导方针推.
- 强调需要在绝经前和多样化人群中进行试验,以解决现有的证据差距.
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