Aspirin Use, Compliance, and Knowledge of Anticancer Effect in the Community
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Millions of adults worldwide use low-dose aspirin for secondary prevention of heart disease. Results of randomized trials indicate that regular use of low-dose aspirin may reduce the risk of colorectal cancer by more than 20%, leading to speculation of its chemoprevention role for high-risk groups. Little is known, however, about the use of aspirin in our community. OBJECTIVE: To determine aspirin use and therapy compliance (never or rarely missing a dose) and to assess whether patients in our community are aware of its anticancer effect. METHODS: Observational study. Prospective data were collected during a 1-year period from patients in our general surgical clinic regarding aspirin use, comorbidities, adverse effects, and awareness of anticancer effect. Statistical analysis was performed. RESULTS: Among aspirin users (n = 137), the mean age was 65.8 years. Most (76.6%) received an 81-mg daily dose of aspirin. Compliance was 25.6% and was significantly associated with diabetes mellitus (p = 0.0028). Only 9.5% were aware of the medication's anticancer effect. Among nonusers (n = 383), the mean age was 53.3 years, a significant difference vs that of aspirin users (p < 0.001). Only 4.7% of nonusers knew of the anticancer effect. Nonusers were more likely to be women (p = 0.0005), younger than age 40 years (p < 0.0001), and have comorbidities or polypharmacy (p = 0.002). No significant difference was found between groups in anticoagulants use, nonsteroidal anti-inflammatory drug use, and smoking. CONCLUSION: Knowledge of aspirin's anticancer effect is low. More research is required to understand why aspirin compliance is also low.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle