Can Chemoprevention Reduce the Risk of Prostate Cancer?
Notice bibliographique
Résumé
A few years ago, I attended the annual meeting of the Clinical Ligand Assay Society. From the airport, I took a taxi to my hotel. The taxi driver, a 60-year-old man, was curious and asked why I was visiting Philadelphia. I told him that I was attending a medical conference and giving a lecture on prostate cancer. He immediately got very excited! He showed me a 2-L Coca Cola® bottle, which was half full with a reddish fluid. He then asked me, “Do you know what this is?” I told him that I had never seen red Coca Cola and I wondered if it was a new product. He laughed and told me that only the bottle was from Coca Cola and that the content was watermelon juice. He mentioned drinking approximately 2 L per day, and when I asked why, he explained that somebody told him that drinking 2 L of watermelon juice per day could prevent the development of prostate cancer. He then told me that his PSA4 (prostate-specific antigen) was going down, and I was admittedly a bit ashamed that I did not know about this “new” chemopreventive agent. I used the story as an introduction to my lecture, and it seemed to have worked well with the audience. It is now 10 years later, and I am reviewing the recent literature on chemoprevention of prostate cancer with a new agent, dutasteride (1). This is not the first time that a chemical agent has been tried for prostate cancer prevention. The Prostate Cancer Prevention Trial (PCPT) tested finasteride with some apparently promising results (2) (see also below), and a Finnish study also examined finasteride (3). On the basis of these and other data, the American Society of Clinical Oncology and the American Urological Association issued a …
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».