The Breast Cancer Hormone Receptor Retesting Controversy in Newfoundland and Labrador, Canada: Lessons for the Health System
Notice bibliographique
Résumé
The treatment of newly diagnosed breast cancer patients with hormonal treatment is determined by the presence of estrogen receptor and progesterone receptor status in breast cancer. In Newfoundland and Labrador (NL), 425 of 1088 (39.1%) patients who had original "negative" receptor tests conducted between 1997 and 2005, had positive results upon retesting in a specialized laboratory. This commentary addresses (1) the diagnostic utility of estrogen and progesterone testing for breast cancer in general, (2) specific testing problems that occurred in NL, (3) scientific problems associated with retesting, and (4) the impact on public trust and the resulting legal and political responses that occurred as a result of the adverse events associated with false-negative hormone receptor tests. Finally, the lessons learned will be discussed including known high false-negative rates associated with the tests and the bias associated with retesting, the need for quality assurance and national standards, public education, and appropriate communication with patients and 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 | 0,027 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,020 | 0,022 |
| Communication savante | 0,012 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,020 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».