Hormone‐related diseases and prostate cancer: An English national record linkage study
Notice bibliographique
Résumé
Insulin-like growth factor-I (IGF-I) and testosterone may be related to prostate cancer risk. Acromegaly is associated with clinically high IGF-I concentrations. Klinefelter's syndrome, testicular hypofunction and hypopituitarism are associated with clinically low testosterone concentrations. We aimed to investigate whether diagnosis with these conditions was associated with subsequent prostate cancer diagnosis and mortality. We used linked English national Hospital Episode Statistics and mortality data from 1999 to 2017 to construct and follow-up cohorts of men aged ≥35 years diagnosed with (i) acromegaly (n = 2,495) and (ii) hypogonadal-associated diseases (n = 18,763): Klinefelter's syndrome (n = 1,992), testicular hypofunction (n = 8,086) and hypopituitarism (n = 10,331). We estimated adjusted hazard ratios (HRs) and confidence intervals (CIs) for prostate cancer diagnosis and death using Cox regression in comparison with an unexposed reference cohort of 4.3 million men, who were admitted to hospital for a range of minor surgeries and conditions (n observed cases = 130,000, n prostate cancer deaths = 30,000). For men diagnosed with acromegaly, HR for prostate cancer diagnosis was 1.33 (95% CI 1.09-1.63; p = 0.005; n observed cases = 96), HR for prostate cancer death was 1.44 (95% CI 0.92-2.26; p = 0.11; n deaths = 19). Diagnosis with Klinefelter's syndrome was associated with a lower prostate cancer risk (HR = 0.58, 95% CI 0.37-0.91; p = 0.02; n observed cases = 19) and hypopituitarism was associated with a reduction in prostate cancer death (HR = 0.53, 95% CI 0.35-0.79; p = 0.002; n deaths = 23). These results support the hypothesised roles of IGF-I and testosterone in prostate cancer development and/or progression. These findings are important because they provide insight into prostate cancer aetiology.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».