Effect of NSAIDs on the recurrence of nonmelanoma skin cancer
Notice bibliographique
Résumé
Experimental studies have consistently shown a protective effect of nonsteroidal antiinflammatory drugs (NSAIDs) against nonmelanoma skin cancers (NMSC). However, little human epidemiological research has been done in this regard. We used data from the Skin Cancer Chemoprevention Study to explore the association of NSAID use and with the risk of basal-cell carcinoma (BCC) and squamous-cell carcinoma (SCC). 1,805 subjects with a recent history of NMSC were randomized to placebo or 50 mg of daily beta-carotene. Participants were asked about their use of over-the-counter and prescription medications at baseline and every 4 months during the trial. Skin follow-up examinations were scheduled annually with a study dermatologist; confirmed lesions were the endpoints in the study. We used a risk set approach to the analysis of grouped times survival data and unconditional logistic regression to compute odds ratios [ORs] for various exposures to NSAIDs. The use of NSAIDs was reported in over 50% of questionnaires. For BCC, NSAIDs exhibited a weak protective effect in crude analyses, which attenuated markedly after adjustment. For SCC, the use of NSAIDs in the year previous to diagnosis reduced the odds by almost 30% (adjusted OR=0.71, 95% CI 0.48-1.04). When we accounted for frequency of use, results for BCC were not striking, and there were inconsistent suggestions of an inverse association with SCC. There were some indications of a modest, nonsignificant reduction on the number of BCCs and SCCs with NSAID use. Our data suggest a weak and inconsistent chemopreventive effect of NSAIDs on BCC and SCC.
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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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».