Nonsteroidal anti-inflammatory drug use and breast cancer risk: a Danish cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Epidemiologic studies investigating the effects of nonsteroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) on breast cancer have yielded conflicting results. We examined the association between use of aspirin and nonaspirin NSAIDs and breast cancer risk among 28 695 women in the Danish Diet, Cancer and Health cohort. Information on NSAID and paracetamol use was obtained from a self-administered questionnaire completed at baseline (1993-1997) and updated through 2003 using a nationwide prescription database. Detailed information on breast cancer incidence and tumour characteristics was obtained from nationwide health registers. Cox proportional hazards regression was used to compute incidence rate ratios (RRs) and 95% confidence intervals (CIs). We identified 847 breast cancer cases over an average follow-up period of 7.5 years. Any NSAID use at baseline was associated with an increased incidence of breast cancer compared with nonuse (RR, 1.27; 95% CI, 1.10-1.45). A similar result was observed for any NSAID use in a combined analysis of baseline and prescription data (1.34; 95% CI, 1.15-1.56). Aspirin-only users experienced a slightly higher breast cancer incidence (RR, 1.38; 95% CI, 1.12-1.69) than exclusive users of nonaspirin NSAIDs (RR, 1.25; 95% CI, 1.04-1.49). Introduction of a lag time of 1 year provided similar results. We found no clear differences in risk estimates with frequency, recency or duration of NSAID use, or by hormone receptor status of the breast tumours. Paracetamol use was unrelated to breast cancer incidence. The increased breast cancer incidence among NSAID users may reflect a noncausal association, but our study provides no evidence of a chemopreventive effect of NSAIDs against breast cancer over the durations studied.
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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 | 0,000 |
| 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 ».