Prevalence and Predictors of Selenium and Vitamin E Supplementation in a Urology Population
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Preclinical and epidemiological studies have suggested the use of supplements such as selenium and vitamin E for prostate cancer (PCa) prevention; however, clinical trials have not demonstrated clear benefit in patients. This study aims to investigate the current prevalence and predictors for use of these supplements in men in a urology population. DESIGN, SUBJECTS, AND OUTCOMES MEASURED: Three hundred and twelve (312) men visiting the Princess Margaret Hospital Ambulatory Urology Clinic were enrolled in this University Health Network Research Ethics Board-approved questionnaire-based study investigating supplement use, reasons for use and demographic characteristics. RESULTS: It was observed that 13.5% and 20.8% of the participants are currently using selenium and vitamin E, respectively, while 10.6% and 15.7% previously used selenium and vitamin E, respectively. Both education (percentage of users comparing less than college education versus college or above education: selenium: 14% versus 28%; p=0.008, vitamin E: 26% versus 41%; p=0.013) and health literacy (mean scores±standard error of the mean of users versus nonusers: selenium question 1: 1.4507±0.09576 versus 1.6083±0.07211; p=0.023, selenium question 2: 2.8750±0.04395 versus 2.7106±0.03774; p=0.000, selenium question 3: 1.4583±0.08377 versus 1.7064±0.06278; p=0.025, vitamin E question 1: 2.8036±0.04545 versus 2.7179±0.04097; p=0.010, vitamin E question 2: 1.5446±0.06698 versus 1.7077±0.07241; p=0.006) are predictors of selenium and vitamin E use on univariable analysis. On multivariable analysis education (selenium odds ratio=2.095, 95% confidence interval=1.019-4.305, p=0.044; vitamin E odds ratio=1.855, 95% confidence interval=1.015-3.338, p=0.045) remains a significant predictor of selenium and vitamin E use. Examining the data on use by education, it was found that more men with a higher education attributed their use of selenium to urologist advice (24%), and those with a lower education attributed their use of selenium to naturopath/homeopath advice (28%). CONCLUSIONS: Many men who visit urology clinics use selenium and vitamin E despite the lack of clinical support for chemoprevention. Education and health literacy are important variables in determining the use of these supplements in these men. This information may aid in addressing the needs of the diverse patient population using these supplements for the prevention of PCa.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».