Asian Race and Risk of Prostate Cancer: Results from the REDUCE Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Global prostate cancer incidence rates are lower in Asian men than Caucasian men. Whether this is the result of less screening in Asian men remains to be determined. We examined whether Asian race was associated with prostate cancer diagnosis in the Reduction by Dutasteride of Cancer Events (REDUCE) study. Methods: REDUCE was a 4-year, multicenter, randomized trial of dutasteride versus placebo for prostate cancer prevention among men who underwent prostate-specific antigen (PSA)-independent biopsies at 2 and 4 years. Eligible men were ages 50 to 75 years, had PSA between 2.5 and 10 ng/mL, and a negative prestudy prostate biopsy. We tested the association between Asian and Caucasian race and prostate cancer diagnosis using logistic regression. Results: Of 8,122 men in REDUCE, 5,755 (71%) were Caucasian and 105 (1.8%) were Asian. Asians had lower body mass index (24.8 vs. 26.9 kg/m2, P < 0.001), had smaller prostate volume (35.0 vs. 43.5 cc, P < 0.001), and were less likely to have abnormal digital rectal exams (P = 0.048), but were similar in baseline age, PSA, family history of prostate cancer, and smoking status compared with Caucasian men (all P ≥ 0.164). Asian men were equally likely to receive any on-study biopsy compared with Caucasian men (P = 0.634). After adjusting for potential confounders, Asian men were less likely to be diagnosed with prostate cancer during the 4-year study (OR = 0.49; 95% confidence interval, 0.28–0.88; P = 0.016), compared with Caucasian men. Conclusions: In REDUCE, where all men underwent biopsies largely independent of PSA, Asian race was associated with lower prostate cancer diagnosis. Impact: These findings suggest that lower prostate cancer risk in Asian men may be due to biological, genetic, and/or lifestyle factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».