一般的に使用される薬剤への曝露と胃がんリスク： メタアナリシスのアンブレラレビュー
MDPIオープンアクセスジャーナル
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雑誌Cancers 15巻2号 10.3390/cancers15020372
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オープンアクセスシステマティックレビュー
一般的に使用される薬剤への曝露と胃がんリスク： メタアナリシスのアンブレラレビュー
https://www.mdpi.com/2072-6694/15/2/372
白暁1ORCID、丁思斉1ORCID、張学平1、韓明浩1ORCID、戴東秋1,2,*著
1
中国医科大学第四附属病院消化器外科、瀋陽110032、中国
2
中国医科大学第四附属病院癌センター、瀋陽110032、中国
*
著者宛先
Cancers 2023, 15(2), 372; https://doi.org/10.3390/cancers15020372
投稿受理： 1 November 2022 / Revised: 2 January 2023 / Accepted： 2023年1月5日 / 掲載：2023年1月6日
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簡単な要約
現在までに、一般的に使用されている薬剤と胃がん（GC）リスクとの関連を検討したシステマティックレビューやメタアナリシスがいくつかあるが、その関係や方法論的な質に関する結論は一貫していない。これらの知見の信頼性を定量化する試みはなされていない。したがって、既存のシステマティックレビューやメタアナリシスを調べることによって個々のレビューの結果を比較し、特定の関連性の所見を概観する必要がある。本書は、観察研究に関してこれまでに発表されたシステマティックレビューおよびメタアナリシスから得られたエビデンスの妥当性および信頼性を評価し、一般的に使用されている薬剤とGCリスクおよびそのサブタイプとの関連を明らかにする初めての包括的レビューである。
要旨
近年、いくつかの薬剤と胃がん（GC）リスクとの関連が注目されている。本総説は、一般的に使用されている薬剤とGCリスクとの関連を評価し、発表された系統的レビューおよびメタアナリシスから得られたエビデンスを格付けすることを目的とした。この包括的レビューはPROSPEROに登録された（CRD42022320276）。観察研究のシステマティックレビューおよびメタアナリシスは、Embase、PubMed、Web of Scienceで検索した。一般的に使用されている薬剤とGCリスクに関するエビデンスの強さは、弱い、示唆的、非常に示唆的、強いという4つのグレードに分類された。一般的に使用されている薬剤とGCリスクおよびそのサブタイプとの間の19の関連性のうち、説得力のあるエビデンスまたは非常に示唆的なエビデンスによって支持されたものはなかった。非ステロイド性抗炎症薬（NSAIDs）、非アスピリンNSAIDs、および酸抑制薬に関連するGCのリスク、ならびにNSAIDsおよびアスピリンに関連する非心臓性GCのリスクは、示唆に富むエビデンスによって支持された。その結果、GCリスクの減少は2種類の薬剤（NSAIDsおよび非アスピリンNSAIDs）と関連し、GCリスクの増加は示唆的エビデンスレベルで酸抑制薬と関連することが示された。さらに、非ステロイド性抗炎症薬（NSAIDs）とアスピリンは非心臓性GCリスクを低下させ、示唆的エビデンスで支持された。しかし、スタチンやメトホルミンのGCリスク減少を支持するエビデンスは弱く、これらの関連を明らかにするためには今後の研究が必要である。
キーワード：薬剤；胃がん；リスク；包括的レビュー
はじめに
世界的に、2020年には100万人を超える胃がん（GC）の新規発生と約769,000人の死亡が報告され、GCは死亡率第4位、発生率第5位にランクされると推定されている[1]。国際がん研究機関によると、東欧と東アジア（中国と日本）の罹患率が最も高い。2030年の予測によると、ほとんどの国でGCの罹患率は低下するとされているが [2] 、GCは現在でも世界的に大きながん罹患負担となっている [3] 。スクリーニングプログラムの改善と外科的および内視鏡的手技の進歩により、早期GCの5年生存率は90％を超える傾向にある [4] 。現在の治療戦略には、手術、化学放射線療法、分子標的治療、免疫療法などがある [5,6] 。残念ながら、GCは通常進行期で診断され、しばしば予後不良である。同様に、再発または転移を有する患者の予後も悪く、生存期間中央値は8ヵ月である [7] 。したがって、病気の発生を抑えるには予防対策が重要である。
ヘリコバクター・ピロリ（H. pylori）の除菌は、GCに対する極めて重要な治療ステップである [8] 。ピロリ菌感染とは別に、GCの確立された危険因子には、家族歴、塩蔵食品、アルコール、喫煙が含まれる [9,10,11,12]。最近、いくつかの研究により、心血管治療薬、抗糖尿病薬、胃酸分泌抑制薬など、一般的に使用されている薬剤がGCリスクと関連する可能性があることが報告された [13,14,15]。しかしながら、スタチン、アスピリン、メトホルミン、プロトンポンプ阻害薬（PPI）などの薬剤のGCに対する予防効果については、依然として議論の余地がある。さらに、いくつかの系統的レビューやメタアナリシスでは、薬剤の使用とGCリスクについて調査されているが [16,17] 、実際には、これらの知見の信頼性を定量化する試みはなされていない。観察研究の不確実性を考えると、このようなエビデンスの定量化は時宜を得たものであり、かつ重要である [18,19] 。アンブレラレビューは、多数の同じテーマのメタアナリシスから得られたエビデンスを要約し、各関連についてのエビデンスをランク付けするために使用することができる [20,21] ；したがって、このようなアンブレラレビューは、関連ごとのエビデンスの強さをよりよく理解するために実施された。
全体として、本レビューでは、観察研究に関する既発表の系統的レビューおよびメタアナリシスから得られたエビデンスの妥当性および信頼性を評価し、一般的に使用されている薬剤とGCリスクとの関連を同定した。材料および方法
この包括的レビューはPROSPEROに登録されている（CRD42022320276）。また、Preferred Reporting Items of Systematic Reviews and Meta-Analyses［22］のガイドラインに従って実施された。
2.1. 検索戦略と選択基準
Web of Science、Embase、PubMed（最終更新2022年1月14日）を検索し、一般的に使用されている薬剤とGCリスクとの関連に焦点を当てた観察研究のすべての系統的レビューおよびメタアナリシスを検索した（表S1）。同定された研究のすべての文献を手作業で検索し、適格な論文を同定した。
2人の研究者（X.B.およびS.-Q.D.）が独立してタイトルと抄録をスクリーニングし、全文をチェックした。すべての意見の相違は、3人の著者（X.B.、S.-Q.D.、D.-Q.D.）が話し合いによって解決した。適格基準は以下の通りである： (1)一般的に使用されている薬剤とGC罹患率との関連を測定した観察研究のシステマティックレビューおよびメタアナリシス、(2)薬剤の種類で層別化したサブグループ解析の結果、(3)GCサブタイプに焦点を当てた研究。
除外基準は以下の通りであった： (1)一般的に使用されている薬剤の使用を検討しなかった論文、(2)目的のアウトカム（GCの無増悪生存期間、無病生存期間、全生存期間、死亡率を含むがこれらに限定されない）を評価しなかった論文、(3)いくつかの非従来型薬剤（化学療法薬、標的薬剤、漢方薬など）を記載した論文、(4)3件未満のオリジナル研究を含むメタアナリシス。さらに、非英語論文、動物実験、遺伝学的研究も除外した。同じ関連が2つ以上のメタアナリシスで検討された場合、異なるメタアナリシスでの関連は重複した関連とみなされた。したがって、以前に示されたように[23,24,25]、重複を避けるためにサンプルサイズの最も大きいメタアナリシスが選択された。
2.2. データ抽出
2名の著者（X.B.およびS.-Q.D.）が独立して抽出を行い、3名の著者（X.B.、S.-Q.D.およびD.-Q.D.）がコンセンサスにより矛盾を解決した。第一著者名、発表年、国、薬剤の種類、転帰（GCまたはその亜型）、比較、総参加者、GC症例数、および組み入れられた研究数が、適格な各メタアナリシスから抽出された。第一著者名、発表年、被験者数、症例数、ならびに95％信頼区間（CI）、ハザード比、オッズ比、相対リスクを含む最大調整効果量を、メタ解析に組み入れられた各主要研究から記録し、さらなる解析を行った。
2.3. 質の評価
研究の質を評価するために、16項目を含むMeasurement Tool to Assess Systematic Reviews（AMSTAR）バージョン2.0を2人の研究者（X.B.およびS.-Q.D.）が使用した［26］。意見の相違は話し合いによって解決された。システマティックレビューとメタアナリシスの実施に使用される16項目はすべて重要であったが、7項目は妥当性と結論（クリティカルドメインとしても知られる）のレビューに不可欠であった。これに基づき、AMSTAR-2はシステマティックレビューの質を定義するために使用され、クリティカルに低い（クリティカルな欠陥が1つ以上あり、クリティカルでない弱点がある、またはない）、低い（クリティカルな欠陥が1つあり、クリティカルでない弱点がある、またはない）、中程度（クリティカルでない弱点が1つ以上ある）、または高い（クリティカルでない弱点がない、または1つある）とされた。
2.4. 統計分析
まず、各メタアナリシスに含まれる各研究の効果量を抽出し、ランダム効果モデルを用いて、各関連についての効果量を95％CIで評価した。要約効果の対応するp値も同時に計算した[27]。異質性はI2統計量により評価した；I2＞50％値は有意な異質性を示し、I2＞75％値は高い異質性を示した［28,29］。より保守的にするために、研究間の異質性を分析し、ランダム効果モデルにおける要約効果量の不確実性を評価するために、95％予測区間（PI）を計算した。将来の研究で期待される効果量の範囲も95％PIで予測した[30]。
次に、異質性、真の機会、または小規模研究と大規模研究間の差の他の理由を反映する小規模研究効果を同定するために、Eggerの回帰非対称性検定が使用された[31,32,33]。小規模研究効果バイアスは、Eggerの検定のp値＜0.10によって示された。
過剰有意バイアスは、出版バイアス、選択的報告バイアス、その他の潜在的バイアスを考慮した上で適用した。有意な結果が期待される数（E）が、有意な結果が観察された数（O）より少ないかどうかが比較された[31]。非心t分布を用いて、各構成研究の統計的検出力の推定値の合計からE値を算出した。また、各構成研究の検出力推定値は、各関連について最大の研究の効果量（すなわち、最小の標準誤差）に依存すると仮定した[31,34]。O > Eであり、過剰有意性検定のp値が0.10未満である場合、過剰有意性は陽性とみなされた。すべての解析にSTATA version 16.0（Stata Corporation, College Station, TX, USA）を使用した。
2.5. エビデンスの信頼性の評価
エビデンスの信頼性は、過去の包括的レビュー [35,36,37,38,39] から確立された基準を用いて評価した。有意な要約効果量（p＜0.05）を有する関連は、4つの分類として評価された：クラスI：説得力がある；クラスII：非常に示唆的；クラスIII：示唆的；クラスIV：弱い。
クラスI：p＜10-6、症例数＞1000、最大規模の研究のp＜0.05、ヌル値を除く95％PI、I2＜50％、Eggerの検定のp値＞0.10、過剰有意差検定のp値＞0.10。
クラスII：p＜10-6、症例数＞1000、最大規模の研究のp＜0.05。
クラスIII：p＜10-3、症例数＞1000。
クラスIVの場合：p < 0.05の要約結果。
p > 0.05の要約結果は、有意性のないクラスVにランク付けされた。結果
3.1. 文献検索
合計16,227件の研究がスクリーニングされ、重複を除去し、タイトルと抄録をスクリーニングした後、76件のフルテキスト論文が適格であると評価された。最終的に、11のメタアナリシスがこの包括的レビューに含まれた [40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50] 。研究選択フロー図を示し（図1）、65報（85.5％）を除外した理由を示す（表S2）。
がん 15 00372 g001 550図1. 文献検索フロー図。
3.2. 対象論文の特徴
一般的に使用される薬剤への曝露に関連するGCリスクに関する147の個別研究推定値を含む11の適格メタアナリシスにおいて、19の関連性が記述された。これら11の研究の特徴と薬剤の種類に関連する分布を示す（表1および図2）。含まれるメタアナリシスは、あらゆるスタチン、アトルバスタチン、シンバスタチン、プラバスタチン、メトホルミン、アスピリン、NSAIDs、非アスピリンNSAIDs、酸抑制薬、ヒスタミン2受容体拮抗薬（H2RA）、PPI、およびあらゆるビスフォスフォネートおよびアレンドロネートとGCリスクおよびそのサブタイプとの関連に焦点を当てていた。さらに、3つのメタアナリシス [40,44,46] では、アスピリン、非ステロイド性抗炎症薬、および非アスピリン性非ステロイド性抗炎症薬とGC亜型のリスクとの間に6つの関連が認められた。すべての論文は2009年から2021年の間に発表され、そのうち7報（63.6％）は過去5年間に発表されたものであった。各メタ解析に組み合わされた研究推定数は3～32件で、中央値は7件であった。メタ解析におけるGC症例数は67,866例、総参加者数は19,505,291人であった。メタアナリシスの最小症例数は387例であったが、2例（プラバスタチンとアレンドロネート）以外は1000例以上であった。
がん 15 00372 G002 550図2. 図2：薬剤の種類に関連する収録論文の分布。略語： NSAIDs、非ステロイド性抗炎症薬。
表1. 対象となったシステマティックレビューおよびメタアナリシスにおける関連性の特徴。
表
3.3. 方法論的質評価
AMSTAR-2を用いて、メタアナリシスの質が高いと評価されたのは1件（9.1％）のみで、1件（9.1％）は低く、9件（81.8％）は致命的に低かった（図3）。すべての研究で1つ以上の重大な欠陥（典型的には項目2（72.7％）、7（63.6％）、13（54.5％））があり、いくつかの重大でない欠陥（典型的には項目3（100％）、10（72.7％）、12（54.5％））があった。方法論的質評価の評価基準は詳細である（表S3）。
がん 15 00372 g003 550図3. 対象としたシステマティックレビュー［40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50］の方法論的質。略語： AMSTAR-2, A Measurement Tool to Assess Systematic Reviews-2; * Critical domain.
3.4. 要約効果量
ランダム効果モデルを用いて、19の関連についてメタアナリシスを再実行した（表2）。12の関連（63.2％）はp≦0.05で統計的に有意であり、非ステロイド性抗炎症薬とGCリスクとの関連でp＜10-6に達したのは1つのみ（5.3％）であった。さらに、4つの関連（21.1％）が中程度の統計学的有意性（p＜10-3）を示し、これには非アスピリン系NSAIDsとGCリスク、NSAIDsと非心臓性GCリスク、アスピリンと非心臓性GCリスク、および酸抑制薬とGCリスクが含まれた。統計学的有意に達した関連性の大部分は、スタチン、メトホルミン、非ステロイド性抗炎症薬、アスピリン、非スピリン性非ステロイド性抗炎症薬など、GCリスクに対する予防効果の可能性を示唆するものであった。しかし、H2RAやPPIを含む酸抑制薬はGCリスクを増加させた。関連ごとに最も大きな研究の効果をみると、19件中7件がp<0.05で有意であった。
表2. 一般的に使用されている薬剤と胃がんリスクとの関連についてのエビデンス評価結果。
表
3.5. 研究の不均一性
19の関連性のうち、15（78.9％）で有意な異質性が認められた。さらに、GCリスクとの5つの関連（アトルバスタチン、シンバスタチン、プラバスタチン、アスピリン、PPI）で高い異質性（I2＞75％）が観察された。研究間の異質性は95％PI値を計算することによって解析され、アスピリン以外のNSAIDsとGCリスクとの間の1つの関連（5.3％）のみがヌル値を除外した（表2）。
3.6. 小規模研究効果
Small-study効果は5つの関連（26.3％）で認められた：すべてのスタチンとGCリスク、シンバスタチンとGCリスク、NSAIDsとGCリスク、NSAIDsと非心臓性GCリスク、および非アスピリンNSAIDsと非心臓性GCリスクであった（表2）。しかしながら、10以上の研究が含まれた関連はわずか3つ（15.8％）であり、GCリスクと関連するNSAIDs、アスピリン、および酸抑制薬の小規模研究の効果を完全に判定するためのEggerの検定に十分な統計的検出力を提供した。
3.7. 過剰有意性
もっともらしい効果量を最大の研究推定値と等しいと仮定した場合、過剰有意性バイアスの証拠は観察されなかった（表2）。
3.8. エビデンスの評定
一般的に使用されている薬剤とGCリスクおよびそのサブタイプとの間の19の関連性のうち、説得力のある証拠または非常に示唆に富む証拠によって支持された関連性はなかった。5つの関連（26.3％）が示唆に富む証拠により支持された：NSAIDs使用、非アスピリンNSAIDs使用とGCリスク低下との関連、NSAIDs使用、アスピリン使用と非心臓性GCリスク低下との関連、および酸抑制薬使用とGCリスク増加との関連であった（表2および図4）。注目すべきは、メタアナリシスで、AMSTAR-2 [41] による質の高いレベルに達した、酸抑制薬使用とGCリスクとの関連が示されたことである。残りの関連については、弱いエビデンス（36.8％）または有意ではないエビデンス（36.8％）のいずれかが認められた。
がん 15 00372 g004 550図4. 図4：一般的に使用されている薬剤とGCリスクに関するエビデンスの分類別の推定値のまとめ。略語： GC、胃がん；NSAIDs、非ステロイド性抗炎症薬；H2RAs、ヒスタミン2受容体拮抗薬；PPI、プロトンポンプ阻害薬；CI、信頼区間。考察
4.1. 主な所見
一般的に使用されている薬剤は、慢性疾患の治療中に様々ながん種と関連する可能性がある。現在までに、いくつかの系統的レビューまたはメタアナリシスにより、一般的に使用される薬剤とGCリスクとの関連が検討されている [51,52,53,54,55] 。しかし、関連性や方法論の質に関する結論は一貫していない。したがって、次のステップは、既存のシステマティックレビューおよびメタアナリシスのエビデンスをレビューし、評定することで、特定の関連性の知見の概要を提供することである。そこで、この包括的レビューが実施された。
本研究では、非ステロイド性抗炎症薬および非アスピリン系非ステロイド性抗炎症薬の摂取がGCの発生率を低下させる可能性を示唆する2つのエビデンスが示され、もう1つのエビデンスは、酸抑制薬の摂取がGCの高リスクと正の相関があることを示した。GCのサブタイプについては、非ステロイド性抗炎症薬（NSAIDs）とアスピリンの摂取増加が非心臓性GCのリスク低下と関連することを示唆する2つの示唆的証拠があった。5つの弱いエビデンスは、アスピリン、メトホルミンおよびいずれかのスタチンの摂取量の増加がGCの発生率と負の相関を示し、H2RAおよびPPIの摂取がGCの高リスクと正の相関を示したことを示唆した。2つの弱いエビデンスは、非アスピリン系NSAIDsの摂取量の増加が、心筋性GCおよび非心筋性GCの両方の発生率と負の相関を有する可能性を示した。残りの薬剤は、GCリスクとの関連を示さなかった。これらはすべて、先に図4にまとめた。
4.2. 他の研究との比較
アスピリンおよび非アスピリン系NASIDsを含むNSAIDsは、発熱、疼痛および炎症の治療に一般的に使用されている。最近、いくつかのがん予防研究において、NSAIDsの抗がん作用も報告されている [56,57,58] 。しかしながら、NSAIDsとGCリスクとの関連を評価した多くの研究では、議論の余地がある [59,60] 。本研究では、非ステロイド性抗炎症薬の使用がGCおよび非心臓性GCのリスク低下と関連していることを明らかにしたが、これは以前のメタアナリシス [44] と一致している。さらに、アスピリンは世界で最も処方されているNSAIDsの一つである。韓国で行われたコホート研究では、アスピリンの長期使用はGCリスクと負の関係があることが示された [59] 。大規模な集団ベースの症例対照研究では、アスピリンの使用はGCおよび非心臓性GCのリスクと逆相関していると結論づけている [61] 。同様に、本研究においても、アスピリンの使用はGCおよび非心臓性GCのリスクを低下させた。さらに、非アスピリン系NSAIDsの使用はGCリスクと負の相関を示し、これは心膜GCおよび非心膜GCのいずれにおいても認められた。興味深いことに、5件の臨床研究を含む1件のメタアナリシスで、非アスピリン系NSAIDsと心膜性GCのリスクが検討されている [40] 。1件の研究を除き、非アスピリン系NSAIDsが心膜GCのリスクを減少させるという証拠はないと報告している [62] 。NSAIDsおよびアスピリンに関連する心膜GCのリスクに関しては、以前の研究で、アスピリンまたはNSAIDsは心膜GCのリスクと関連しないことが示されており [63,64,65] 、これは我々の所見と一致する。NSAIDsを支える抗腫瘍機序はまだ完全には解明されていない。炎症は腫瘍進行の重要な要素であるため、NASIDsの抗炎症作用がもっともらしい説明となりうる [66] 。さらに、シクロオキシゲナーゼ-2（COX-2）/プロスタグランジンE2（PGE2）経路はGCの発生と関連しており、PGE2もまたGCの発生において炎症性メディエーターとしての役割を果たしている [67] 。したがって、非ステロイド性抗炎症薬は、COX-2の発現を阻害することにより、GCリスクを低下させる可能性がある [68] 。
H2RAやPPIを含む酸抑制薬は、消化性潰瘍疾患、胃食道逆流症、その他の消化器疾患に対する主要な治療薬である [69,70] 。この研究では、H2RAまたはPPIのいずれかの酸抑制薬がGCのリスクを増加させる可能性があることが観察された。考えられる機序のひとつは、胃酸分泌抑制薬が胃酸を減少させるためにガストリン分泌を増加させ、高ガストリン血症を引き起こすことである [71] 。その結果、血清ガストリンが上昇し、GCを促進する可能性がある [72] 。また、最近の研究では、これらの薬剤がGCのリスクと正の相関があることが示されたが [73,74] 、他の研究では逆のエビデンスが示されている。Leeらは、PPIの使用はGCのリスク増加とは無関係であることを明らかにした [75] 。さらに、大規模なプロスペクティブコホートの結果は、H2RAの使用とGCリスクとの関連を示唆しなかった [15] 。異なる地域の人々が含まれていることが矛盾の一因かもしれないし、追跡期間の違いも矛盾の一因かもしれない。
PPIに加えて、スタチンやメトホルミンのGC発症における役割も広く研究されている [76,77,78] 。スタチンは、コレステロールと心血管疾患の発生率を低下させる。メトホルミンは、2型糖尿病治療の第一選択薬である経口糖尿病治療薬である [80] 。これまでの研究では、スタチンやメトホルミンがGCを含む複数のがんに対して予防効果を発揮することが報告されている [81,82,83] 。本研究では、スタチンおよびメトホルミンの摂取量の増加は、GCリスクと負の相関があることが判明した。しかしながら、3種類のスタチン（アトルバスタチン、シンバスタチン、プラバスタチン）のいずれとGCリスクとの間には負の関係は認められず、これはVinogradovaら [84] の所見と一致している。現在のところ、スタチンがどのようにGCの発生を減少させるかについてのメカニズム的証拠も限られている。考えられる機序の一つは、スタチンがアポトーシスと血管新生阻害を引き起こすことである [85] 。メトホルミンの基本的な抗腫瘍機序は、5′アデノシン一リン酸活性化プロテインキナーゼ経路を活性化することである [86] 。
4.3. 限界
本書は、一般的に使用されている薬剤とGCおよびその亜型のリスクとの関連を、公表された系統的レビューおよび観察研究のメタアナリシスにより系統的に検討した初の包括的レビューである。しかし、本研究にはいくつかの限界がある。第一に、観察研究のメタアナリシスから得られたエビデンスは評定のみであった。観察研究は、ランダム化比較研究と比較して、バイアスや交絡の問題の可能性がしばしばある。したがって、観察研究で確認された関連は、必ずしも因果関係を意味するものではなかった。第二に、包括的レビューの信頼性は、直接的にはメタアナリシス、間接的には個々の研究に依存していた。第三に、ほとんどのシステマティックレビューとメタアナリシスの方法論的質は、AMSTAR-2解析の観点からは決定的に低かった。第4に、薬物使用とGC亜型のリスクは、データ不足のため包括的に検討されていない。例えば、酸抑制薬とGC亜型のリスクとの関連は、個々の研究のGC亜型の数が報告されていないため、レビューされなかった [87] 。さらに、薬剤の用量、頻度、および使用期間とGCリスクは、データの制限により評価されなかった。結論
結論として、GCリスクと一般的に使用される薬剤（非ステロイド性抗炎症薬、非アスピリン系非ステロイド性抗炎症薬、および酸抑制薬）との間の3つの関連は、示唆的証拠により支持された。非ステロイド性抗炎症薬または非アスピリン系非ステロイド性抗炎症薬の摂取はGCリスクを低下させ、一方、制酸薬の摂取はGCリスクを上昇させることが明らかになった。さらに、非ステロイド性抗炎症薬またはアスピリンと関連した非心臓性GCのリスク低下も示唆的エビデンスによって支持された。しかし、これらの関係を解釈する際には注意が必要であり、これらの関連に絶対的な因果関係があるかどうかを判断するためには、今後質の高い研究が必要である。
補足資料
https://www.mdpi.com/article/10.3390/cancers15020372/s1、表S1：検索戦略、表S2：除外研究リスト、表S3：方法論的質評価の評価基準： 方法論的質評価の評価基準。References [40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,88,89,90,91,92,93,94,95,96,97,98,99,100,101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117, 118,119,120,121,122,123,124,125,126,127,128,129,130,131,132,133,134,135,136,137,138,139,140,141,142,143,144,145,146]は補足資料に引用されている。
著者貢献
概念化、X.B.およびD.-Q.D.、方法論、X.B.およびS.-Q.D.、ソフトウェア、X.B.、検証、X.B.、S.-Q.D.およびD.-Q.D.、形式分析、X.-P.Z.およびM.-H.H.、リソース、X.B.、S.-Q.D.およびD.-Q.D.、データキュレーション、X.B.およびD.-Q.D. 執筆-原案作成：X.B.、執筆-査読・編集：S.-Q.D.、X.-P.Z.、M.-H.H.、D.-Q.D.、可視化：D.-Q.D.、監督：D.-Q.D.、プロジェクト管理：D.-Q.D.、資金獲得：D.-Q.D. 著者全員が本原稿の出版版を読み、同意した。
資金提供
Dong-Qiu Daiは、中国国家自然科学基金（No.81972322）の資金援助を受けた。
利益相反
著者らは競合する利害関係がないことを宣言する。
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Bai, X.; Ding, S.-Q.; Zhang, X.-P.; Han, M.-H.; Dai, D.-Q. 一般的に使用される薬剤への曝露と胃癌リスク： メタアナリシスのアンブレラレビュー。Cancers 2023, 15, 372. https://doi.org/10.3390/cancers15020372
AMAスタイル
Bai X, Ding S-Q, Zhang X-P, Han M-H, Dai D-Q. 一般的に使用される薬剤への曝露と胃がんリスク： メタアナリシスのアンブレラレビュー。Cancers. 2023; 15(2):372. https://doi.org/10.3390/cancers15020372
シカゴ/トゥラビアンスタイル
Bai, Xiao, Si-Qi Ding, Xue-Ping Zhang, Ming-Hao Han, and Dong-Qiu Dai. 2023. 「一般的に使用される薬剤への曝露と胃がんリスク： An Umbrella Review of Meta-Analyses" Cancers 15, no. 2: 372. https://doi.org/10.3390/cancers15020372.
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