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Enregistrement W2076453079 · doi:10.1186/1472-6874-4-s1-s12

Breast Cancer in Canadian Women

2004· article· en· W2076453079 sur OpenAlexaffabout
Heather Bryant

Notice bibliographique

RevueBMC Women s Health · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensAlberta Cancer Foundation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBreast cancerMedicinePsychological interventionFamily medicineTamoxifenGynecologyGenetic testingCancerMammographyBreast cancer screeningGerontologyInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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