COX‐2 inhibitors show no preventive effect in the development of skin cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Some clinical trials found that cyclooxygenase-2 (COX-2) inhibitor use lowered the risk of skin cancer in high-risk groups. PATIENTS AND METHODS: To determine whether COX-2 inhibitor use is associated with lower risk of basal cell carcinoma (BCC), cutaneous squamous cell carcinoma (cSCC), and melanoma, we analyzed COX-2 inhibitor use and risk of skin cancer based on three prospective cohort studies, the Nurses' Health Study (NHS), NHS II, and the Health Professionals Follow-up Study, including 153,882 participants. Multivariable hazard ratios (HRs) and 95 % confidence intervals (CIs) for the association of COX-2 inhibitor use with risk of BCC, cSCC, and melanoma were estimated using Cox proportional hazards models. We pooled the results using a fixed effects model. RESULTS: 16,142 BCC, 1,973 cSCC, and 631 melanoma cases were documented. Ever vs. never use of COX-2 inhibitor was associated with a modestly increased risk of BCC (multivariable HR 1.09, 95 % CI 1.05-1.14). The hazard ratio was similar for cSCC (multivariable HR 1.12, 95 % CI 1.00-1.27) and melanoma (multivariable HR 1.10, 95 % CI 0.89-1.38), but was not statistically significant. CONCLUSIONS: Ever use of COX-2 inhibitor was not associated with a decreased skin cancer risk but was instead associated with a modest, increased risk of BCC.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».