5α-Reductase Inhibitors and Risk of Kidney and Bladder Cancers in Men with Benign Prostatic Hyperplasia: A Population-Based Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Preclinical evidence suggests that 5α-reductase inhibitors (5ARi), commonly used to treat benign prostatic hyperplasia (BPH), are associated with reduced incidence of certain urologic cancers, yet epidemiologic studies are conflicting. This study aimed to determine whether 5ARi's are associated with a reduced risk of kidney and bladder cancers. METHODS: We conducted a new-user active-comparator cohort study in the United Kingdom Clinical Practice Research Datalink. From a base cohort of patients with incident BPH, new users of 5ARi's and α-blockers were identified. Patients were followed up until a first ever diagnosis of kidney or bladder cancer, death from any cause, end of registration, or December 31, 2017. Cox proportional hazards models were used to calculate HRs and 95% confidence intervals (CI) for incident kidney and bladder cancer. RESULTS: There were 5,414 and 37,681 new users of 5ARi's and α-blockers, respectively. During a mean follow-up of 6.3 years, we found no association between the use of 5ARi's and kidney (adjusted HR, 1.26; 95% CI, 0.74-2.12; n = 23) or bladder (adjusted HR, 0.89; 95% CI, 0.64-1.23; n = 57) cancer risk compared with α-blockers. Similar results were observed across sensitivity analyses. CONCLUSIONS: In this study, we found no association between the use of 5ARi's and kidney or bladder cancer incidence in men with BPH when compared with α-blocker use. IMPACT: The findings of this study indicate that 5ARi's are unlikely to reduce kidney or bladder cancer risk.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».