Glucosamine and Cancer Incidence in Osteoarthritis: A Prevalent New‐User Cohort Design
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Observational studies have associated glucosamine, used to treat joint pain and osteoarthritis, with reductions in cancer incidence, although their study design was affected by selection bias. We assessed this association using a study design that mitigates this selection bias. METHODS: We used the UK Clinical Practice Research Datalink to identify a cohort of patients diagnosed with osteoarthritis during 1995 through 2017. The prevalent new-user cohort design was employed to match glucosamine initiators with non-users on time-conditional propensity scores, who were observed until cancer incidence. Hazard ratios (HRs) and 95% confidence intervals (CIs) of cancer incidence were estimated to compare glucosamine initiators with non-users. RESULTS: The study cohort of patients with osteoarthritis included 20,541 glucosamine initiators who were matched to 20,541 non-users. Over an average follow-up of eight years, the overall incidence rate of any cancer was 16.4 per 1,000 per year. The HR of any cancer incidence with glucosamine treatment was 0.97 (95% CI 0.91-1.02) compared with non-users. For lung cancer, the HR with glucosamine treatment was 0.99 (95% CI 0.83-1.18), whereas it was 1.11 (95% CI 0.93-1.33) for colorectal cancer, 1.07 (95% CI 0.93-1.23) for breast cancer in women, and 1.03 (95% CI 0.88-1.22) for prostate cancer. CONCLUSION: In this large, real-world study of patients with osteoarthritis, designed to emulate a trial, treatment with glucosamine did not reduce the incidence of cancer. This finding reinforces that previous studies, not based on glucosamine initiators, were affected by selection bias. Our study does not support the prescription of glucosamine to prevent cancer in patients with osteoarthritis.
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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 | 0,011 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».