Nonsteroidal Antiinflammatory Drug Use and Breast Cancer Risk: Subgroup Findings
Notice bibliographique
Résumé
Nonsteroidal antiinflammatory drugs (NSAIDs) may play a role in breast cancer prevention; however, breast cancer subtypes and lifestyle/host factors may influence their impact. During 1996-1998 in Canada, the authors examined the association between regular NSAID use (defined as daily use for at least 2 months) and breast cancer risk by estrogen receptor (ER) and progesterone receptor (PR) status, cigarette smoking exposure, and history of arthritis. Breast cancer cases (n = 3,125, including 1,600 ER+PR+ and 591 ER-PR-) and an age-matched, random sample of controls (n = 3,062) completed a general risk factor questionnaire, including detailed questions on prescription and nonprescription NSAID use. NSAID use was associated with reduced risk of breast cancer (odds ratio = 0.76, 95% confidence interval: 0.66, 0.88). The association was not significantly different for ER+PR+ (odds ratio = 0.71, 95% confidence interval: 0.60, 0.84) and ER-PR- cancers (odds ratio = 0.80, 95% confidence interval: 0.62, 1.03) (p(heterogeneity) = 0.66). The magnitude of the NSAID inverse association was similar for women with and without arthritis and across smoking strata (risk estimates ranged from 0.74 to 0.84). Breast cancer risk tended to decrease with increasing duration of NSAID use and was generally lowest for >or=7 years of use, and both acetylsalicylic acid and non-acetylsalicylic acid use were associated with reduced risks.
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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 | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».