Mammographic Density and Breast Cancer Risk: Evaluation of a Novel Method of Measuring Breast Tissue Volumes
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Mammographic density has been found to be strongly associated with risk of breast cancer. We have assessed a novel method of assessing breast tissue that is fully automated, does not require an observer, and measures the volume, rather than the projected area, of the relevant tissues in digitized screen-film mammogram. METHODS: Sixteen mammography machines in seven locations in Toronto were calibrated to allow the estimation of the proportion of radiologically dense (stromal and epithelial tissue) and nondense (fatty) tissue represented in each pixel of the mammographic image. This information was combined with a measurement of breast thickness to calculate the volumes of these tissues. Women with newly diagnosed breast cancer (cases) identified on these mammography machines during the years 2000 to 2003 were compared with other women of the same age who did not have breast cancer (controls). RESULTS: Three hundred sixty-four cases and 656 controls were recruited, epidemiologic data were collected, screen-film mammograms were digitized and measured using both a computer-assisted thresholding method, and the new measure of the volume of density. After adjustment for other risk factors, the odds ratio for those in the 5th quintile compared with the 1st quintile was 1.98 (95% confidence interval, 1.3-3.1) for the volume measure and 1.86 (95% CI, 1.1-3.0) for the area measurement. After inclusion of the volume and area measures in a predictive model, the volume measure lost significance, whereas the area measure remained significant. CONCLUSIONS: Contrary to our expectations, measurement of the volume of breast tissue did not improve prediction of breast cancer risk.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle