<scp>SSRIs</scp> associated with decreased risk of hepatocellular carcinoma: A population‐based case‐control study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hepatocellular carcinoma (HCC) is the second leading cancer-related cause of mortality worldwide. Antidepressants, especially selective serotonin reuptake inhibitors (SSRIs), are commonly used worldwide. Available evidence investigating the association between SSRIs use and HCC risk is limited. OBJECTIVE: The present study aimed to investigate if the effect of all kinds of SSRIs on HCC was the same or not using population-based study. METHODS: The nationwide population-based study herein using Taiwan's National Health Insurance Research Database included a total of 59 859 cases with HCC and 285 124 matched controls. Conditional logistic regression analyses were adjusted for confounding variables. RESULTS: All common kinds of SSRIs including fluoxetine, sertraline, paroxetine, citalopram, escitalopram, and fluvoxamine were associated with lower HCC risk, and the findings were dose-dependent (eg, fluoxetine: 1-28 DDD [defined daily dose]: adjusted odds ratio [aOR]: 0.81, 95% confidence interval [CI], 0.73-0.89; 29-365 DDD: aOR: 0.71, 95% CI, 0.64-0.79; and ≥366 DDD: aOR: 0.55, 95% CI, 0.45-0.67) (P for trend < .001). CONCLUSIONS: All kinds of SSRIs were associated with decreased risk of HCC.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».