Tumor Characteristics Associated With Mammographic Detection of Breast Cancer in the Ontario Breast Screening Program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few studies have compared the prognostic value of tumor characteristics by type of breast cancer diagnosed in the interval between mammographic screenings with screen-detected breast cancers. METHODS: We conducted a case-case study within the cohort of women (n = 431 480) in the Ontario Breast Screening Program who were aged 50 years and older and were screened between January 1, 1994, and December 31, 2002. Interval cancers, defined as breast cancers diagnosed within 24 months after a negative screening mammogram, were designated as true interval cancers (n = 288) or missed interval cancers (n = 87) if they were not identified at the time of screening but were identified in retrospect. Screen-detected breast cancers (n = 450) were selected to match interval cancers. Tumors were evaluated for stage, grade, mitotic index, histology, and expression of hormone receptors and odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) were calculated by conditional logistic regression. RESULTS: Both true and missed interval cancers were of higher stage and grade than matched screen-detected breast cancers. However, true interval cancers had a higher mitotic index (OR = 3.13, 95% CI = 1.81 to 5.42), a higher percentage of nonductal histology (OR = 1.94, 95% CI = 1.05 to 3.59), and were more likely to be both estrogen receptor-negative (OR = 2.09, 95% CI = 1.32 to 3.30) and progesterone receptor-negative (OR = 2.49, 95% CI = 1.68 to 3.70) compared with matched screen-detected tumors. CONCLUSIONS: In this study, interval cancers were of higher stage and grade compared with screen-detected cancers. True interval cancers were more likely to have additional adverse prognostic features of estrogen and progesterone receptor negativity and nonductal morphology. The findings suggest a need for more sensitive screening modalities to detect true interval breast cancers and different approaches for early detection of fast-growing tumors.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».