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Enregistrement W4417201849 · doi:10.1158/1557-3265.earlyonsetca25-b036

Abstract B036: Non-steroidal anti-inflammatory drugs use and risk of colorectal cancer molecular subtypes: A systematic review and meta-analysis

2025· article· en· W4417201849 sur OpenAlexaboutno aff
Mary Jose. Urruchúa-Rodríguez, Toktam Pour, Hermann Brenner, Michael Hoffmeister

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInflammatory mediators and NSAID effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColorectal cancerMicrosatellite instabilityCancerCpG siteMEDLINEMeta-analysisDrugRelative risk

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Current evidence suggests that the association between non-steroidal anti-inflammatory drug (NSAID) use and colorectal cancer (CRC) risk remains uncertain, and little is known about potential heterogeneity by molecular subtype. Clarifying these associations may provide insights into CRC carcinogenesis. The aim of this systematic review was to evaluate the association between NSAID use and CRC risk by four clinically relevant molecular subtypes. Methods PubMed, Web of Science and Embase were searched for studies assessing NSAID use in relation CRC risk by microsatellite instability (MSI), the CpG island methylator phenotype (CIMP), somatic mutations in the B-Raf proto-oncogene serine/threonine kinase (BRAF) gene or the Kirsten rat sarcoma viral oncogene homolog gene (KRAS) status. Meta-analyses were performed to calculate summary relative risks (sRR). Results Nine studies met the inclusion criteria (n = 4,726 overall study population). NSAID use was associated with a stronger inverse association for BRAF-wildtype CRC (sRR = 0.73; 95% CI: 0.66–0.80) than for BRAF-mutated CRC (sRR = 0.85; 95% CI: 0.71–1.02), although the difference was not statistically significant (P heterogeneity = 0.11). Associations were in a similar direction for CIMP-high (sRR = 0.71; 95% CI: 0.61–0.83) and CIMP-low CRC (sRR = 0.73; 95% CI: 0.66–0.80), with no difference by CIMP status (P heterogeneity = 0.80). Similarly, risk reductions were observed for KRAS-mutated (sRR = 0.78; 95% CI: 0.69–0.88) and KRAS-wildtype (sRR = 0.76; 95% CI: 0.69–0.84), and for both MSI-high (sRR = 0.80; 95% CI: 0.67–0.96) and MSI-low/MSS CRC (sRR = 0.75; 95% CI: 0.69–0.82), with no evidence of heterogeneity by KRAS or MSI status (P heterogeneity = 0.76 and P heterogeneity = 0.51 respectively). Conclusion NSAID use was associated with lower risk of CRC across molecular subtypes, with suggestive differences by BRAF mutation status. These findings highlight the need for further studies to clarify potential subtype-specific associations and their implications for targeted chemoprevention strategies. Citation Format: Mary Jose. Urruchúa-Rodríguez, Toktam Pour, Hermann Brenner, Michael Hoffmeister. Non-steroidal anti-inflammatory drugs use and risk of colorectal cancer molecular subtypes: A systematic review and meta-analysis [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: The Rise in Early-Onset Cancers—Knowledge Gaps and Research Opportunities; 2025 Dec 10-13; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2025;31(23_Suppl):Abstract nr B036.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,033
Bibliométrie0,0070,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,089
Tête enseignante GPT0,459
Écart entre enseignants0,370 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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