Association between nonsteroidal anti-inflammatory drugs and prostate cancer occurrence.
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: Prostate cancer is the most common malignancy among men in Western nations. Previous studies indicate that nonsteroidal anti-inflammatory drugs have an inhibitory effect on prostate cancer cells. We evaluated the association between frequent use of nonsteroidal anti-inflammatory drugs and prostate cancer occurrence. METHODS: We conducted a nested case-control study using medical administrative databases. All men older than 65 years of age who had filled at least one prescription for nonselective nonsteroidal anti-inflammatory drugs, cyclooxygenase-2 inhibitors (coxibs), aspirin, or acetaminophen between January 1999 and December 2002 were eligible. Among this group, we identified men who underwent prostate biopsy between January 2000 and June 2002 and did not have a diagnosis of any cancer in the preceding 2-year period. Cases were those with a diagnosis of prostate cancer. Controls were those who did not receive a diagnosis of any cancer. Logistic regression models were used to determine associations between prostate cancer occurrence and frequent exposure (more than 4 months) to nonsteroidal anti-inflammatory drugs/cyclooxygenase-2 inhibitors or aspirin during the prior 2 years in comparison with no exposure to any of these drugs, adjusting for age and prior finasteride use. RESULTS: We identified 2025 cases and 2150 controls. Older men were at greater risk for developing prostate cancer. Exposure to nonsteroidal anti-inflammatory drugs/cyclooxygenase-2 inhibitors was associated with a reduced likelihood of prostate cancer (odds ratio [OR], 0.71; 95% confidence interval [CI], 0.58-0.86) as was exposure to aspirin (OR, 0.84; 95% CI, 0.74-0.96). DISCUSSION: Our results suggest that among men 65 years of age or older, frequent use of nonsteroidal anti-inflammatory drugs/cyclooxygenase-2 inhibitors and use of aspirin are associated with a reduced risk of prostate cancer.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».