Use of nonsteroidal anti‐inflammatory drugs and prostate cancer risk: A meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
The association between use of aspirin and other nonsteroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) and the risk of prostate cancer remains controversial despite many observational epidemiological studies. We conducted a systematic meta-analysis of these studies to examine both the strength and the consistency of the association, and to explore sources of variability between studies. We searched 12 computerized literature databases for reports published before June 2008 and included any epidemiologic studies where the outcome was prostate cancer incidence or mortality, and the exposure was use of NSAIDs. Studies that met the inclusion criteria comprised 10 case-control and 14 cohort studies with a total of 24,230 prostate cancer cases. Studies that assessed the effect of aspirin use on total prostate cancer had a pooled odds ratio (POR) of 0.83 (95%CI: 0.77-0.89), whereas those that assessed the effect of aspirin on advanced prostate cancer had a POR of 0.81 (0.72-0.92). Studies that examined the effects of non-aspirin NSAIDs or all NSAIDs were less consistent but still suggestive of reduced risks. However, most reviewed studies were limited by exposure and disease misclassification, by inadequate information on dose and duration of use and by the possibility of screening and other biases. In conclusion, the epidemiologic evidence for a protective effect of aspirin and other NSAID use against prostate cancer is suggestive but not conclusive. There is a need for well-designed observational studies with adequate exposure measurements, accurate case definition, attention to latency effects, and careful adjustment for screening and other biases.
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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 | 0,012 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,052 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».