Glucosamine and lower mortality and cancer incidence: Selection bias in the observational studies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Glucosamine is a widely used supplement to treat joint pain and osteoarthritis despite inconclusive randomized trial results on its effectiveness. In contrast, observational studies associate glucosamine with significant reductions in mortality and cancer incidence. We evaluated the extent of bias, particularly selection bias, to explain these surprising beneficial effects. METHODS: We searched the literature to identify all observational studies reporting on the effect of glucosamine use on major outcomes. RESULTS: We identified 11 observational studies, reporting a mean 16% reduction in all-cause mortality (hazard ratio [HR] 0.84, 95% CI: 0.81-0.87) with glucosamine use, as well as significant reductions in cancer incidence and other major diseases including cardiovascular, respiratory and diabetes. We show that these significant effects can result from selection bias due to collider stratification, as all studies used "prevalent" cohorts, where glucosamine use started before cohort entry, and where subjects agreed to join the cohorts. Our illustration of the bias using the UK Biobank publication involving a half-million subjects shows how a true rate ratio of mortality of 1.0 in the population can result in a biased rate ratio of 0.82 in the prevalent cohort. CONCLUSIONS: The observational studies reporting significant reductions in mortality, cancer incidence and other outcomes with glucosamine were affected by selection bias from collider stratification. In the absence of properly conducted observational studies that circumvent this bias by considering "new users", the studies to date cannot support the prescription of this supplement as a preventive measure for mortality, cancer, and other chronic diseases.
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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 | 0,280 | 0,486 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| 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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».