Nonsteroidal anti-inflammatory drugs and prostate cancer: a systematic review of the literature and meta-analysis
Bibliographic record
Abstract
Prostate cancer is the most common visceral cancer in men. Manystudies have shown that nonsteroidal anti-inflammatory drugs(NSAIDs) may reduce the risk of prostate cancer. We systematicallysearched all relevant databases (MEDLINE, EMBASE, The CochraneCollaboration, CINAHL, Database of Abstracts of Review of Effectsand ACP Journal Club) to March 2008. We also explored bibliographiesof the articles, pertinent journals and conferences. Weselected relevant articles according to predefined inclusion criteriaby 2 independent reviewers. We used both fixed and randomeffectmodels for meta-analysis. We performed subgroup and sensitivityanalysis based on predefined variables. From 962 extractedarticles, 20 met the inclusion criteria with a total of 25 768 participants.All the studies had an observational design. There wasa statistically significant protective effect for NSAIDs on risk ofprostate cancer (odds ratio [OR] 0.92, 95% confidence interval[CI] 0.86–0.97). Subgroup analysis did not show any effect of studydesign or quality score on the results. There was a small but statisticallysignificant protective effect for acetylsalicylic acid (ASA)(OR 0.95, 95% CI 0.91–1.00). Exposure to non-ASA NSAIDs wasassociated with a slightly reduced likelihood of prostate cancer(OR 0.92, 95% CI 0.85–1.00). With the available data, we werenot able to determine an optimum dosage for NSAIDs. We concludethat taking NSAIDs may reduce the risk of prostate cancer.Nevertheless, the effect is small.Le cancer de la prostate est le cancer viscéral le plus fréquentchez l’homme. Bon nombre d’études ont montré que les antiinflammatoiresnon stéroïdiens (AINS) pouvaient réduire le risquede cancer de la prostate. Notre objectif était de réaliser une revuesystématique et une méta-analyse des articles publiés sur les effetsdes AINS dans la réduction du risque de cancer de la prostate.Toutes les bases de données pertinentes (MEDLINE, EMBASE,Collaboration Cochrane, CINAHL, Database of Abstracts of Reviewof Effects et ACP Journal Club) ont été systématiquement consultéesen mars 2008. On a également examiné la bibliographie des articlesdégagés et des revues et conférences pertinentes. Les articlespertinents ont été sélectionnés en fonction de critères d’inclusionprédéfinis par 2 analystes indépendants. Pour la méta-analyse,on a eu recours à des modèles à effets fixes et à effets aléatoires.Une analyse par sous-groupes et une analyse de sensibilité ont étéeffectuées à l’aide de variables prédéfinies. Sur les 962 articlesdégagés, 20 satisfaisaient aux critères d’inclusion, pour un totalde 25 768 sujets. Toutes les études étaient de type observationnel.On a noté un effet protecteur statistiquement significatif sur lerisque de cancer de la prostate avec les AINS (rapport de cotes de0,92; IC à 95 % de 0,86 à 0,97). L’analyse par sous-groupes n’arévélé aucun effet du plan de l’étude ou du score de qualité surles résultats. On a noté un effet protecteur léger mais tout de mêmesignificatif sur le plan statistique avec l’aspirine (RC 0,95; IC à95 % de 0,91 à 1,00). L’exposition à des AINS autres que l’aspirinea été associée à une probabilité légèrement moindre de cancer dela prostate (RC 0,92, IC à 95 % de 0,85 à 1,00). Les donnéesdisponibles ne nous ont pas permis de déterminer la posologieoptimale des AINS. Nous avons observé un effet favorable possibleassocié à la prise d’AINS dans la réduction du risque de cancerde la prostate, mais cet effet est minime.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.006 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".