Principles, effectiveness and caveats in screening for cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cancer screening has the potential to prevent or reduce incidence and mortality of the target disease, but may also be harmful and have unwanted side-effects. METHODS: This review explains the basic principles of cancer screening, common pitfalls in evaluation of effectiveness and harms of screening, and summarizes the evidence for effects and harms of the most commonly used cancer screening tools. RESULTS: Cancer screening has either been established or is considered for breast, lung, prostate, cervical and colorectal cancer. In contrast, screening for gastrointestinal malignancies outside the large bowel is not generally accepted, available or implemented. Oesophageal and gastric carcinoma, and hepatocellular carcinoma, may be subject to screening in certain risk populations, but currently not for population screening based on available technology. Screening for colorectal cancer and cervical cancer by endoscopy and cytology respectively can decrease incidence of the target disease, whereas screening tools for lung, prostate and breast cancer detect early-stage invasive disease and thus do not decrease disease incidence. Overdiagnosis (detection of cancers that will not have become clinically apparent in the absence of screening) is a challenge in lung, prostate and breast cancer screening. The improvement of quality of clinical practice following the introduction of cancer screening programmes is an appreciated 'side-effect', but it is important to disentangle the effect of screening on cancer incidence and mortality from that of quality improvement of clinical services. As new, powerful screening tests emerge-particularly in molecular and genetic fields, but also in radiology and other clinical diagnostics-the basic requirements for screening evaluation and implementation must be borne in mind. CONCLUSION: Cancer screening has been established for several cancer forms in Europe. The potential for incidence and mortality reduction is good, but harms do exist that need to be addressed, and communicated to the public.
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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 | 0,191 | 0,231 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,059 |
| Communication savante | 0,009 | 0,016 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,024 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».