Mammographic Density and the Risk and Detection of Breast Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Extensive mammographic density is associated with an increased risk of breast cancer and makes the detection of cancer by mammography difficult, but the influence of density on risk according to method of cancer detection is unknown. METHODS: We carried out three nested case-control studies in screened populations with 1112 matched case-control pairs. We examined the association of the measured percentage of density in the baseline mammogram with risk of breast cancer, according to method of cancer detection, time since the initiation of screening, and age. RESULTS: As compared with women with density in less than 10% of the mammogram, women with density in 75% or more had an increased risk of breast cancer (odds ratio, 4.7; 95% confidence interval [CI], 3.0 to 7.4), whether detected by screening (odds ratio, 3.5; 95% CI, 2.0 to 6.2) or less than 12 months after a negative screening examination (odds ratio, 17.8; 95% CI, 4.8 to 65.9). Increased risk of breast cancer, whether detected by screening or other means, persisted for at least 8 years after study entry and was greater in younger than in older women. For women younger than the median age of 56 years, 26% of all breast cancers and 50% of cancers detected less than 12 months after a negative screening test were attributable to density in 50% or more of the mammogram. CONCLUSIONS: Extensive mammographic density is strongly associated with the risk of breast cancer detected by screening or between screening tests. A substantial fraction of breast cancers can be attributed to this risk factor.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».