Prevalence of incidental prostate cancer: A systematic review of autopsy studies
Notice bibliographique
Résumé
Prostate cancer screening may detect nonprogressive cancers, leading to overdiagnosis and overtreatment. The potential for overdiagnosis can be assessed from the reservoir of prostate cancer in autopsy studies that report incidental prostate cancer rates in men who died of other causes. We aimed to estimate the age-specific incidental cancer prevalence from all published autopsy studies. We identified eligible studies by searches of Medline and Embase, forward and backward citation searches and contacting authors. We screened the titles and abstracts of all articles; checked the full-text articles for eligibility and extracted clinical and pathology data using standardized forms. We extracted mean cancer prevalence, age-specific cancer prevalence and validity measures and then pooled data from all studies using logistic regression models with random effects. The 29 studies included in the review dated from 1948 to 2013. Incidental cancer was detected in all populations, with no obvious time trends in prevalence. Prostate cancer prevalence increased with each decade of age, OR = 1.7 (1.6-1.8), and was higher in studies that used the Gleason score, OR = 2.0 (1.1-3.7). No other factors were significantly predictive. The estimated mean cancer prevalence increased in a nonlinear fashion from 5% (95% CI: 3-8%) at age <30 years to 59% (95% CI: 48-71%) by age >79 years. There was substantial variation between populations in estimated cancer prevalence. There is a substantial reservoir of incidental prostate cancer which increases with age. The high risk of overdiagnosis limits the usefulness of prostate cancer screening.
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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 | 0,012 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
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 ».