Long-Term Use of Statins and Risk of Colorectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We conducted a population-based cohort study to determine the effect of long-term regular use of statins on the risk of colorectal cancer (CRC). METHODS: Individuals who were dispensed statins regularly were identified from Manitoba's population-based prescription drug database and followed up until diagnosis of CRC, migration out of province, death, or December 2005. The incidence of CRC in this group was compared with that among individuals who were never dispensed statins. Stratified analysis was performed to determine the risk after 5 years of regular statin use. Multivariate Poisson regression models were used to adjust for potential confounding by age, sex, and history of diabetes, inflammatory bowel disease, coronary heart disease, lower gastrointestinal endoscopy, resective colorectal surgery, use of nonsteroidal anti-inflammatory drugs, hormone replacement therapy (among women), and median household income. The dose effect was evaluated in defined daily dose units. RESULTS: In total, 35,739 individuals were dispensed statins regularly. In all, 10,287 (49% males; 51% females) long-term (>or=5 years) regular statin users were followed up for up to 5 additional years. In multivariate analysis, the incidence rate ratio (IRR) of CRC among those dispensed statins regularly compared with those who were never dispensed statins (n=377,532) was 1.13 (95% confidence interval (CI): 1.02-1.25). The CRC risk among the long-term regular statin users was similar to that for individuals never dispensed statins (IRR, 0.89; 95% CI: 0.70-1.13). A statistically nonsignificant risk reduction was observed among high-dose long-term regular statin users. CONCLUSIONS: These findings suggest that long-term regular use of statins for the current clinical indications does not protect against CRC. The benefit of high-dose long-term statin use needs further evaluation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».