Statin Use and Survival from Lung Cancer: A Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preclinical evidence from lung cancer cell lines and animal models suggest that statins could have anticancer properties. We investigated whether statin users had reduced risk of cancer-specific mortality in a population-based cohort of lung cancer patients. METHODS: Newly diagnosed lung cancer patients, from 1998 to 2009, were identified from English cancer registry data and linked to the UK Clinical Practice Research Datalink, providing prescription records, and to Office of National Statistics mortality data up to 2012. Cox regression models were used to calculate HRs for cancer-specific mortality and 95% confidence intervals (CI) by statin use before and after diagnosis, and to adjust these HRs for potential confounders. RESULTS: In 3,638 lung cancer patients, there was some evidence that statin use after diagnosis was associated with reduced lung cancer-specific mortality (adjusted HR, 0.89; 95% CI, 0.78-1.02; P = 0.09). Associations were more marked after 12 prescriptions (adjusted HR, 0.81; 95% CI, 0.67-0.98; P = 0.03) and when lipophilic statins were investigated (adjusted HR, 0.81; 95% CI, 0.70-0.94; P = 0.01), but were attenuated in some sensitivity analyses. Furthermore, in 11,051 lung cancer patients, statin use before diagnosis was associated with reduced lung cancer-specific mortality (adjusted HR, 0.88; 95% CI, 0.83-0.93; P < 0.001). CONCLUSIONS: There was some evidence that lung cancer patients who used statins, and particularly simvastatin, had reduced rates of cancer-specific mortality. IMPACT: These findings should first be confirmed in observational studies, but provide some support for conducting randomized controlled trials of simvastatin as adjuvant cancer therapy in lung cancer patients.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».