Low-dose aspirin use and survival in colorectal cancer: results from a population-based cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Aspirin has been proposed as a novel adjuvant agent in colorectal cancer (CRC). Six observational studies have reported CRC-specific survival outcomes in patients using aspirin after CRC diagnosis but the results from these studies have been conflicting. Using a population-based cohort design this study aimed to assess if low-dose aspirin use after diagnosis reduced CRC-specific mortality. METHODS: A cohort of 8391 patients with Dukes' A-C CRC (2009-2012) was identified from the Scottish Cancer Registry and linked to national prescribing and death records. Adjusted hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs) for CRC-specific mortality were calculated using time-dependent Cox regression. RESULTS: There were 1064 CRC-specific deaths after a median follow-up of 3.6 years. Post-diagnostic low-dose aspirin use was not associated with a reduction in CRC-specific mortality either before or after adjustment for confounders (adjusted HR = 1.17, 95% CI 1.00-1.36). In sensitivity analysis pre-diagnostic low-dose aspirin was also not associated with reduced CRC-specific mortality (adjusted HR = 0.96, 95% CI 0.88-1.05). CONCLUSION: Low-dose aspirin use, either before or after diagnosis, did not prolong survival in this population-based CRC cohort.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».