Original Paper: Contribution of clinical breast examination to mammography screening in the early detection of breast cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: As the benefit of clinical breast examination (CBE) over that of screening mammography alone in reducing breast cancer mortality is uncertain, it is informative to monitor its contribution to interim measures of effectiveness of a screening programme. Here, the contribution of CBE to screening mammography in the early detection of breast cancer was evaluated. SETTING: Four Canadian organised breast cancer screening programmes. METHODS: Women aged 50-69 receiving dual screening (CBE and mammography) (n = 300,303) between 1996 and 1998 were followed up between screen and diagnosis. Outcomes assessed by mode of detection (CBE alone, mammography alone, or both CBE and mammography) included referral rate, positive predictive value, pathological features of tumours (size, nodal status, morphology), and cancer detection rates overall and for small cancers (< or = 10 mm or node-negative). Heterogeneity in findings across programmes was also assessed. RESULTS: On first versus subsequent screen, CBE alone resulted in 28.5-36.7% of referrals, and 4.6-5.9% of cancers compared with 52.6-60.1% of referrals and 60.0-64.3% of cancers for mammography alone. Among cancers detected by CBE, 83.6-88.6% were also detected by mammography, whereas for mammographically detected cancers only 31.7-37.2% were also detected by CBE. On average, CBE increased the rate of detection of small invasive cancers by 2-6% over rates if mammography was the sole detection method. Without CBE, programmes would be missing three cancers for every 10,000 screens and 3-10 small invasive cancers in every 100,000 screens. CONCLUSIONS: Inclusion of CBE in an organised programme contributes minimally to early detection.
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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 | 0,004 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».