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Enregistrement W6946015985 · doi:10.25934/pr00008602

Statin use and prostate cancer outcomes in patients treated in the ARAMIS trial

2025· dataset· en· W6946015985 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueVivli · 2025
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of TorontoPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerStatinConcomitantDiseaseCancerTestosterone (patch)Prostate

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prostate cancer (PCa) remains the most commonly diagnosed disease in Canadian men and is the third leading cause of cancer-related death. In 2016, an estimated 21,600 men were diagnosed with prostate cancer and 4000 men died from the disease. Men with PCa are usually elderly and tend to have other concomitant diseases like high blood pressure, high cholesterol, prior stroke etc. Hence, in addition to their medications to manage PCa, a vast majority require additional medicines like statins. Statins are a group of drugs that act to reduce levels of fats, including triglycerides and cholesterol, in the blood. Statins may also reduce inflammation in the artery walls, which could prevent blockages that damage organs such as the heart and brain. There is increasing interest in statin medications as inhibitors of PCa development and growth. Studies have shown positive associations between statin use and PCa outcomes, though nearly all the studies have been "retrospective" meaning the data had already been collected (perhaps for another reason) and researchers went back to look at the statin-cancer associations. Metastatic castrate resistant prostate cancer (mCRPC) is a prostate cancer that has spread to other parts of the body, and which keeps growing even when the amount of male hormones in the body are reduced to very low levels. Reducing the male hormones, called androgens, in the body is essential to stop them from fueling prostate cancer cell growth. This can be achieved by either by surgically removing the testes and/or by using newer medicines called Androgen receptor-axis-targeted therapies (ARATs). Our proposal specifically looks at Darolutamide, an ARAT, and statin use because Darolutamide is a newer medicine offering efficacy in controlling PCa and least toxic compared to other ARATs. In mCRPC disease, the data regarding statins and outcomes are conflicting. It may be that in earlier disease settings, where survival times are longer, more of a benefit attributable to statin use would be observed. A few mechanisms have been suggested that statins may heighten novel androgen receptor inhibitors like darolutamide, including: hampering of steroid hormone production by the tumor itself, inhibition of production of other elements of the cholesterol pathway, as well as inhibition of androgens (male hormone) being brought into the cancer cells. Androgens serve as food for the prostate cancer cells to grow. Recently our group showed giving men with statins prior to surgical removal of prostate lead to signs that the cancer cells were dying and this was more pronounced in men on statins for longer periods. Darolutamide is the newest and least toxic ARAT approved for delaying metastasis and overall survival in non-metastatic castration sensitive prostate cancer (nmCRPC). nmCRPC is a diverse disease state where the cancer hasn't spread, male hormone testosterone is not detected in blood with a confirmed rising prostate-specific androgen (PSA) level. PSA test is used to monitor men after surgery or radiation therapy for prostate cancer to see if their cancer has come back. To date, no prospective clinical trials in PCa have evaluated statin use in combination with other anti-cancer treatments, although our lab remains very interested in the hypothesis of synergy between statins and other drugs that may influence the cholesterol metabolism pathway and other prostate cancer therapies (including androgen axis inhibitors like darolutamide, the subject of the proposed study).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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