Overdiagnosis in publicly organised mammography screening programmes: systematic review of incidence trends
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the extent of overdiagnosis (the detection of cancers that will not cause death or symptoms) in publicly organised screening programmes. DESIGN: Systematic review of published trends in incidence of breast cancer before and after the introduction of mammography screening. DATA SOURCES: PubMed (April 2007), reference lists, and authors. Review methods One author extracted data on incidence of breast cancer (including carcinoma in situ), population size, screening uptake, time periods, and age groups, which were checked independently by the other author. Linear regression was used to estimate trends in incidence before and after the introduction of screening and in older, previously screened women. Meta-analysis was used to estimate the extent of overdiagnosis. RESULTS: Incidence data covering at least seven years before screening and seven years after screening had been fully implemented, and including both screened and non-screened age groups, were available from the United Kingdom; Manitoba, Canada; New South Wales, Australia; Sweden; and parts of Norway. The implementation phase with its prevalence peak was excluded and adjustment made for changing background incidence and compensatory drops in incidence among older, previously screened women. Overdiagnosis was estimated at 52% (95% confidence interval 46% to 58%). Data from three countries showed a drop in incidence as the women exceeded the age limit for screening, but the reduction was small and the estimate of overdiagnosis was compensated for in this review. CONCLUSIONS: The increase in incidence of breast cancer was closely related to the introduction of screening and little of this increase was compensated for by a drop in incidence of breast cancer in previously screened women. One in three breast cancers detected in a population offered organised screening is overdiagnosed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,021 | 0,094 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».