A population-based case-control study of Selective Serotonin Reuptake Inhibitors (SSRIs) and breast cancer: The impact of duration of use, cumulative dose and latency
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Selective serotonin reuptake inhibitors (SSRIs), a popular class of antidepressants, may increase breast cancer risk by stimulating the secretion of prolactin, a potential tumour promoter. We evaluated the effects of duration of SSRI use, cumulative dose, and latency on the risk of breast cancer by conducting a population-based case-control study utilizing Saskatchewan health databases. METHODS: Cases included 1,701 women with primary invasive breast cancer diagnosed from 2003 to 2006, and controls consisted of 17,017 women, randomly selected from the population registry. Use of SSRIs was compiled using the Saskatchewan prescription database. Unconditional logistic regression was conducted to evaluate the impact of duration of combined SSRI use (total number of prescriptions dispensed), cumulative dose (total dosage received) and timing of use (two or more years, two to seven years and more than seven years prior to index date) on the risk of breast cancer. RESULTS: Overall, SSRI use was not associated with an increased risk of breast cancer regardless of our definition of cumulative use (total number of prescriptions dispensed and total dosage). In addition, our results indicate that prolonged SSRI use does not have a latent effect on breast cancer risk. Also, our findings are not suggestive of an increased risk of breast cancer with the use of individual SSRIs. CONCLUSIONS: Our study improved upon most previous studies by having a longer follow-up period, a larger sample size of long-term SSRI users and consideration of risk during specific exposure time windows that take latency into account. Given the potential health benefits of using SSRIs, our results suggest that the issue of breast cancer risk may no longer be a concern for women requiring long-term SSRIs.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».