Medical management of benign prostatic hyperplasia: Results from a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: In men with bothersome lower urinary tract symptoms (LUTS), medical treatment usually represents the first line. We examined the patterns of medical management of benign prostatic hyperplasia (BPH) in the Montreal metropolitan area, within the context of a case control study focusing on incident prostate cancer. METHODS: Cases were 1933 men with incident prostate cancer. Population controls included 1994 age-matched men. In-person interviews collected sociodemographic characteristics and medical history, including BPH diagnosis, its duration, and type of medical treatment received. Baseline characteristics were compared by the chi-square likelihood test for categorical variables and by the students t-test for continuously coded variables. RESULTS: Overall, 1120 participants had history of BPH; of those 53.7% received medical treatment for BPH. Individuals with medically treated BPH, compared to individuals with medically untreated BPH, were older at index date [mean: 66.9 vs. 64.9 years, p<0.001)] and at diagnosis of BPH [mean: 62.3 vs. 60.3 years, p<0.001]. They also had a longer duration of BPH-history [mean: 4.7 vs. 4.0 years, p=0.02]. Regarding medical treatment, mono-therapy was more often used than combination therapy [87.6% vs. 12.4%, p<0.001]. Alpha-blockers (69.9%) were most commonly used as monotherapy, followed by 5alpha-reductase inhibitors (5ARIs) (26.6%). Alpha-blockers plus 5ARIs were the most common combination therapy (97.3%). CONCLUSIONS: Despite evidence from randomized, controlled trials for better efficacy with use of combination therapy, monotherapy consisting of alpha-blockers or 5ARI, in that order, is most frequently used. Additionally, 5ARI use was more common than previously reported (27% vs. 15%).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».