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Enregistrement W2107253524 · doi:10.1158/1940-6207.capr-11-0458

Assessing Individual Breast Cancer Risk within the U.K. National Health Service Breast Screening Program: A New Paradigm for Cancer Prevention

2012· article· en· W2107253524 sur OpenAlexaff
D. Gareth Evans, Jane Warwick, Susan Astley, Paula Stavrinos, Sarah Sahin, Sarah Ingham, Helen McBurney, B Eckersley, Michelle Harvie, Mary Wilson, Ursula Beetles, Ruth Warren, Alan Hufton, Jamie C. Sergeant, William G. Newman, Iain Buchan, Jack Cuzick, Anthony Howell

Notice bibliographique

RevueCancer Prevention Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensHealth Sciences Centre
Organismes subventionnairesManchester Biomedical Research CentreNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésCancerBreast cancerMedicineCancer preventionBreast cancer screeningMammographyOncologyCancer screeningFamily medicineGynecologyGerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,159
Tête enseignante GPT0,495
Écart entre enseignants0,335 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations123
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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