Notice bibliographique
Résumé
HEALTH ISSUE: Although lung cancer is the leading cause of cancer deaths for Canadian women, breast cancer is the most frequently diagnosed. About 5400 women are expected to die from this disease in 2003. In 1998, a woman's lifetime risk of breast cancer was about one in nine. KEY FINDINGS: A number of risk factors for breast cancer have been identified. These include advancing age, hormonal factors (eg. early menarche, late menopause and late age at first full-term pregnancy), familial risk, BRCA-1 and BRCA-2 gene mutations, diet and postmenopausal obesity.Several interventions have been introduced to assist women at high risk for breast cancer, including genetic counseling and testing for women who have strong family histories of breast cancer; selective estrogen receptor modifiers, such as tamoxifen, that has been shown to reduce breast cancer rates; prophylactic mastectomy and screening. DATA GAPS AND RECOMMENDATIONS: Guidelines are unclear in several areas, particularly in screening. Where clinical guidelines are available, health services research or ongoing monitoring (by provincial/territorial cancer agencies) is needed to assess compliance with the guidelines and to ensure equity of access within the provinces/territories.Key components of organized screening programs need to be established, in part to ensure that screening is carried out in high-quality, co-ordinated programs. There is also a need to develop ways to involve women fully in informed decision-making and to address several policy issues to prevent disparities in access to high-quality services. Patenting issues associated with genetic tests also need to be clarified.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».