Chemoprevention of Prostate Cancer: Myths and Realities
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Prostate cancer will affect 15% to 18% of men in North America and will result in death in 3%. Established curative and palliative treatments for prostate cancer are associated with significant morbidity and cost. For these reasons, prostate cancer is an ideal target for prevention. METHODS: Using MEDLINE we performed a systematic review of clinical trials that have investigated pharmaceutical or nutritional interventions for the prevention of prostate cancer. The available evidence was critically evaluated and summarized according to the strength of recommendation taxonomy. RESULTS: Many pharmaceutical and nutritional interventions have been investigated for the prevention of prostate cancer. The strongest evidence exists to support the use of 5 α-reductase inhibitors (5-ARIs) for prevention of prostate cancer. However, the evidence is insufficient to recommend that these agents be used routinely among all men. In addition, the optimal timing or duration of 5-ARI use in not known. At present there is no suitable evidence to recommend using any specific nutritional supplement or diet to prevent prostate cancer. CONCLUSIONS: Prostate cancer prevention should not be offered systematically to all men. There may be a role for 5-ARI use among motivated men who wish to take a proactive approach to prostate cancer prevention.
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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) | 0,003 | 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 | 0,000 |
| 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 ».