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Enregistrement W2806179789 · doi:10.1093/jnci/djy100

Analgesic Use and Ovarian Cancer Risk: An Analysis in the Ovarian Cancer Cohort Consortium

2018· article· en· W2806179789 sur OpenAlexfundno aff
Britton Trabert, Elizabeth M. Poole, Emily White, Kala Visvanathan, Hans‐Olov Adami, Garnet L. Anderson, Theodore M. Brasky, Louise A. Brinton, Renée T. Fortner, Mia M. Gaudet, Patricia Hartge, Judith Hoffman–Bolton, Michael E. Jones, James V. Lacey, Susanna C. Larsson, Gerardo G. Mackenzie, Leo J. Schouten, Dale P. Sandler, Katie M. O’Brien, Alpa V. Patel, Ulrike Peters, Anna E. Prizment, Kim Robien, Veronica Wendy Setiawan, Anthony J. Swerdlow, Piet A. van den Brandt, Elisabete Weiderpass, Lynne R. Wilkens, Alicja Wolk, Nicolas Wentzensen, Shelley S. Tworoger

Notice bibliographique

RevueJNCI Journal of the National Cancer Institute · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory mediators and NSAID effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingInstitute of Cancer ResearchNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institute of Environmental Health SciencesNIHR Biomedical Research Centre, Royal Marsden NHS Foundation Trust/Institute of Cancer ResearchOffice of Dietary Supplements
Mots-clésMedicineAspirinOvarian cancerRelative riskAcetaminophenInternal medicineConfidence intervalCohort studyAnalgesicCohortCancerAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,301 · 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

Citations59
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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