Use of nonsteroidal anti‐inflammatory drugs and prostate cancer risk: A meta‐analysis
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
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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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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