Antipsychotic Use and Risk of Breast Cancer in Women With Severe Mental Illness: Replication of a Nationwide Nested Case–Control Database Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND HYPOTHESIS: Breast cancer is more prevalent in women with severe mental illness than in the general population, and use of prolactin-increasing antipsychotics may be a contributing factor. STUDY DESIGN: A nested case-control study was conducted using the Swedish nationwide registers (inpatient/outpatient care, sickness absence, disability pension, prescribed drugs, cancers). All women aged 18-85 years with schizophrenia/schizoaffective/other nonaffective psychotic disorder/bipolar disorder and breast cancer (cases) were matched for age, primary psychiatric diagnosis, and disease duration with five women without cancer (controls). The association between cumulative exposure to prolactin-increasing/prolactin-sparing antipsychotics and breast cancer was analyzed using conditional logistic regression, adjusted for comorbidities and co-medications. STUDY RESULTS: Among 132 061 women, 1642 (1.24%) developed breast cancer between 2010 and 2021, at a mean age of 63.3 ± 11.8 years. Compared with 8173 matched controls, the odds of breast cancer increased in women with prior exposure to prolactin-increasing antipsychotics for 1-4 years (adjusted odds ratio [aOR] = 1.20, 95% confidence interval [CI] = 1.03-1.41), and for ≥ 5 years (aOR = 1.47, 95%CI = 1.26-1.71). There were no increased or decreased odds of breast cancer with exposure to prolactin-sparing antipsychotics of either 1-4 years (aOR = 1.17, 95%CI = 0.98-1.40) or ≥5 years (aOR = 0.99, 95%CI = 0.78-1.26). The results were consistent across all sensitivity analyses (ie, according to different age groups, cancer types, and primary psychiatric diagnosis). CONCLUSIONS: Although causality remains uncertain, exposure to prolactin-elevating antipsychotics for ≥ 1 year was associated with increased odds of breast cancer in women with severe mental illness. When prescribing antipsychotics, a shared decision-making process should consider individual risk factors for breast cancer.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».