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Enregistrement W1547005602 · doi:10.1111/insr.12088

A Conditional Approach to Measure Mortality Reductions Due to Cancer Screening

2015· article· en· W1547005602 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueInternational Statistical Review · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensMcGill UniversityCancer Care OntarioPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineMeasure (data warehouse)StatisticsCancer screeningEconometricsCancerIntensive care medicineComputer scienceMathematicsInternal medicineData mining

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The prevailing lack of consensus about the comparative harms and benefits of cancer screening stems, in part, from the inappropriate calculations of the expected mortality impact of a sustained screening programme. There is an inherent, and often substantial, time lag from the time of screening until the resulting mortality reductions begin, reach their maximum and ultimately end. However, the cumulative mortality reduction reported in a randomised screening trial is typically calculated over an arbitrarily defined follow‐up period, including follow‐up time where the mortality impact is yet to realise or where it has already been exhausted. Because of this, the cumulative reduction cannot be used for projecting the mortality impact expected from a sustained screening programme. For this purpose, we propose a new measure, the time‐specific probability of being helped by screening, given that the cancer would have proven fatal otherwise. This can be decomposed into round‐specific impacts, which in turn can be parametrised and estimated from the trial data. This represents a major shift in quantifying the benefits due to a sustained screening programme, based on statistical evidence extracted from existing trial data. We illustrate our approach using data from screening trials in lung and colorectal cancers.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil0,529

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,426
Écart entre enseignants0,257 · 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