Aspirin use and survival after the diagnosis of breast cancer: a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Aspirin use has been associated with a reduced cancer incidence and fewer deaths from cancer. This study examined whether women with breast cancer prescribed aspirin postdiagnosis had improved survival. METHODS: An observational, population cohort study was undertaken using data linkage of cancer registry, dispensed prescriptions and death records in Tayside, Scotland. All community prescriptions for aspirin in women with breast cancer were extracted and use postdiagnosis for each individual examined using Cox's proportional hazard models. The main outcome measures were all-cause mortality and breast cancer-specific mortality. RESULTS: Four thousand six hundred and twenty-seven patients diagnosed with breast cancer between 1 January 1998 and 31 December 2008 were followed up until 28 February 2010. Median age at diagnosis was 62 (IQR 52-74). One thousand eight hundred and two (39%) deaths were recorded, with 815 (18%) attributed to breast cancer. One thousand and thirty-five (22%) patients were prescribed aspirin postdiagnosis. Such aspirin use was associated with lower risk of all-cause mortality (HR=0.53, 95% CI=0.45-0.63, P<0.001) and breast cancer-specific mortality (HR=0.42, 95% CI=0.31-0.55, P<0.001) after adjusting for age, socioeconomic status, TNM stage, tumour grade, oestrogen receptor status, surgery, radiotherapy, chemotherapy, adjuvant endocrine therapy and aspirin use prediagnosis. CONCLUSIONS: Aspirin use postdiagnosis of breast cancer may reduce both all-cause and breast cancer-specific mortality. Further investigation seeking a causal relationship and which subgroups of patients benefit most await ongoing randomised controlled trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».