Assessing Individual Breast Cancer Risk within the U.K. National Health Service Breast Screening Program: A New Paradigm for Cancer Prevention
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
The aim of this study is to determine breast cancer risk at mammographic screening episodes and integrate standard risk factors with mammographic density and genetic data to assess changing the screening interval based on risk and offer women at high risk preventive strategies. We report our experience of assessing breast cancer risk within the U.K. National Health Service Breast Screening Program using results from the first 10,000 women entered into the "Predicting Risk Of breast Cancer At Screening" study. Of the first 28,849 women attending for screening at fifteen sites in Manchester 10,000 (35%) consented to study entry and completed the questionnaire. The median 10-year Tyrer-Cuzick breast cancer risk was 2.65% (interquartile range, 2.10-3.45). A total of 107 women (1.07%) had 10-year risks 8% or higher (high breast cancer risk), with a further 8.20% having moderately increased risk (5%-8%). Mammographic density (percent dense area) was 60% or more in 8.3% of women. We collected saliva samples from 478 women for genetic analysis and will extend this to 18% of participants. At time of consent to the study, 95.0% of women indicated they wished to know their risk. Women with a 10-year risk of 8% or more or 5% to 8% and mammographic density of 60% or higher were invited to attend or be telephoned to receive risk counseling; 81.9% of those wishing to know their risk have received risk counseling and 85.7% of these were found to be eligible for a risk-reducing intervention. These results confirm the feasibility of determining breast cancer risk and acting on the information in the context of population-based mammographic screening.
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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 | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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