Analgesic Use and Ovarian Cancer Risk: An Analysis in the Ovarian Cancer Cohort Consortium
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Aspirin use is associated with reduced risk of several cancers. A pooled analysis of 12 case-control studies showed a 10% decrease in ovarian cancer risk with regular aspirin use, which was stronger for daily and low-dose users. To prospectively investigate associations of analgesic use with ovarian cancer, we analyzed data from 13 studies in the Ovarian Cancer Cohort Consortium (OC3). METHODS: The current study included 758 829 women who at study enrollment self-reported analgesic use, among whom 3514 developed ovarian cancer. Using Cox regression, we assessed associations between frequent medication use and risk of ovarian cancer. Dose and duration were also evaluated. All statistical tests were two-sided. RESULTS: Women who used aspirin almost daily (≥6 days/wk) vs infrequent/nonuse experienced a 10% reduction in ovarian cancer risk (rate ratio [RR] = 0.90, 95% confidence interval [CI] = 0.82 to 1.00, P = .05). Frequent use (≥4 days/wk) of aspirin (RR = 0.95, 95% CI = 0.88 to 1.03), nonaspirin nonsteroidal anti-inflammatory drugs (NSAIDs; RR = 1.00, 95% CI = 0.90 to 1.11), or acetaminophen (RR = 1.05, 95% CI = 0.88 to 1.24) was not associated with risk. Daily acetaminophen use (RR = 1.28, 95% CI = 1.00 to 1.65, P = .05) was associated with elevated ovarian cancer risk. Risk estimates for frequent, long-term (10+ years) use of aspirin (RR = 1.15, 95% CI = 0.98 to 1.34) or nonaspirin NSAIDs (RR = 1.19, 95% CI = 0.84 to 1.68) were modestly elevated, although not statistically significantly so. CONCLUSIONS: This large, prospective analysis suggests that women who use aspirin daily have a slightly lower risk of developing ovarian cancer (∼10% lower than infrequent/nonuse)-similar to the risk reduction observed in case-control analyses. The observed potential elevated risks for 10+ years of frequent aspirin and NSAID use require further study but could be due to confounding by medical indications for use or variation in drug dosing.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».