Characteristics of finasteride users in comparison with nonusers: A Nordic nationwide study based on individual‐level data from Denmark, Finland, and Sweden
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Published epidemiological studies on the association between finasteride use and the risk of male breast cancer have been inconclusive due to methodological limitations including a few male breast cancer cases included. Determinants of male breast cancer have been studied, but it remains unexplored whether these are also related to finasteride use and thereby constitute potential confounders. This study aimed to assess whether there are differences between finasteride users and nonusers with regard to numerous potential confounders. METHODS: In total, 246 508 finasteride users (≥35 years) were identified in the prescription registries of Denmark (1995-2014), Finland (1997-2013), and Sweden (2005-2014). An equal number of nonusers were sampled. The directed acyclic graph (DAG) methodology was used to identify potential confounders for the association between finasteride and male breast cancer. A logistic regression model compared finasteride users and nonusers with regard to potential confounders that were measurable in registries and population surveys. RESULTS: Finasteride users had higher odds of testicular abnormalities (odds ratio [OR] 1.40; 95% confidence interval [CI] 1.36-1.44), obesity (1.31; 1.23-1.39), exogenous testosterone (1.61; 1.48-1.74), radiation exposure (1.22; 1.18-1.27), and diabetes (1.07; 1.04-1.10) and lower odds of occupational exposure in perfume industry or in high temperature environments (0.93; 0.87-0.99), living alone (0.89; 0.88-0.91), living in urban/suburban areas (0.97; 0.95-0.99), and physical inactivity (0.70; 0.50-0.99) compared to nonusers. CONCLUSIONS: Systematic differences between finasteride users and nonusers were found emphasizing the importance of confounder adjustment of associations between finasteride and male breast cancer.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».