Selective serotonin reuptake inhibitors and breast cancer mortality in women receiving tamoxifen: a population based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To characterise whether some selective serotonin reuptake inhibitor (SSRI) antidepressants reduce tamoxifen's effectiveness by inhibiting its bioactivation by cytochrome P450 2D6 (CYP2D6). DESIGN: Population based cohort study. PARTICIPANTS: Women living in Ontario aged 66 years or older treated with tamoxifen for breast cancer between 1993 and 2005 who had overlapping treatment with a single SSRI. MAIN OUTCOME MEASURES: Risk of death from breast cancer after completion of tamoxifen treatment, as a function of the proportion of time on tamoxifen during which each SSRI had been co-prescribed. RESULTS: Of 2430 women treated with tamoxifen and a single SSRI, 374 (15.4%) died of breast cancer during follow-up (mean follow-up 2.38 years, SD 2.59). After adjustment for age, duration of tamoxifen treatment, and other potential confounders, absolute increases of 25%, 50%, and 75% in the proportion of time on tamoxifen with overlapping use of paroxetine (an irreversible inhibitor of CYP2D6) were associated with 24%, 54%, and 91% increases in the risk of death from breast cancer, respectively (P<0.05 for each comparison). By contrast, no such risk was seen with other antidepressants. We estimate that use of paroxetine for 41% of tamoxifen treatment (the median overlap in our sample) would result in one additional breast cancer death within five years of cessation of tamoxifen for every 19.7 (95% confidence interval 12.5 to 46.3) patients so treated; the risk with more extensive overlap would be greater. CONCLUSION: Paroxetine use during tamoxifen treatment is associated with an increased risk of death from breast cancer, supporting the hypothesis that paroxetine can reduce or abolish the benefit of tamoxifen in women with breast cancer.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».