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Enregistrement W2626751126 · doi:10.1200/jco.2017.72.3569

Timing of Aspirin and Other Nonsteroidal Anti-Inflammatory Drug Use Among Patients With Colorectal Cancer in Relation to Tumor Markers and Survival

2017· article· en· W2626751126 sur OpenAlexaboutno aff
Xinwei Hua, Amanda I. Phipps, Andrea N. Burnett‐Hartman, Scott V. Adams, Sheetal Hardikar, Stacey A. Cohen, Jonathan Kocarnik, Dennis J. Ahnen, Noralane M. Lindor, John A. Baron, Polly A. Newcomb

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory mediators and NSAID effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteAmerican Society of Clinical Oncology
Mots-clésMedicineAspirinColorectal cancerInternal medicineKRASHazard ratioMicrosatellite instabilityProportional hazards modelPopulationCancerOncologyConfidence intervalAllele

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose Regular use of aspirin is associated with improved survival for patients with colorectal cancer (CRC). However, the timing of and the subtype of CRC that would benefit the most from using aspirin and other nonsteroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs) in relation to survival is unclear. Patients and Methods In all, 2,419 patients age 18 to 74 years with incident invasive CRC who were diagnosed from 1997 to 2008 were identified from population-based cancer registries in the United States, Canada, and Australia. Detailed epidemiologic questionnaires were administered at study enrollment and at 5-year follow-up. Survival outcomes were completed through linkage to national death registries. BRAF- and KRAS-mutation status, microsatellite instability, and CpG island methylator phenotype were also evaluated. Cox proportional hazards regression was used to estimate hazard ratios (HRs) and 95% CIs for overall survival (OS) and CRC-specific survival. Results After a median of 10.8 years of follow-up since diagnosis, 381 deaths (100 as a result of CRC) were observed. Compared with nonusers, postdiagnostic aspirin-only users had more favorable OS (HR, 0.75; 95% CI, 0.59 to 0.95) and CRC-specific survival (HR, 0.44; 95% CI, 0.25 to 0.71), especially among those who initiated aspirin use (OS: HR, 0.64; 95% CI, 0.47 to 0.86; CRC-specific survival: HR, 0.40; 95% CI, 0.20 to 0.80). The association between any NSAID use after diagnosis and OS differed significantly by KRAS-mutation status ( P interaction = .01). Use of any NSAID after diagnosis was associated with improved OS only among participants with KRAS wild-type tumors (HR, 0.60; 95% CI, 0.46 to 0.80) but not among those with KRAS-mutant tumors (HR, 1.24; 95% CI, 0.78 to 1.96). Conclusion Among long-term CRC survivors, regular use of NSAIDs after CRC diagnosis was significantly associated with improved survival in individuals with KRAS wild-type tumors.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,316

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations66
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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