Screening Sensitivity and Sojourn Time From Breast Cancer Early Detection Clinical Trials: Mammograms and Physical Examinations
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To estimate sensitivities of breast cancer screening modalities and preclinical duration of the disease from eight breast cancer screening clinical trials. PATIENTS AND METHODS: Screening programs invariably lead to diagnosis of disease before signs or symptoms are present. Two key quantities of screening programs are the sensitivity of the disease detection modality and the mean sojourn time (MST). The observed screening histories in a periodically screened cohort make it possible to estimate these quantities of interest. We applied recently developed statistical methods to data from eight randomized breast cancer screening trials to estimate the sensitivities of early detection modalities and MST. Moreover, when a screening trial involved two screening modalities, our methods enabled the estimation of the individual sensitivity of each screening modality. RESULTS: We analyzed breast cancer data from several screening trials and have relatively complete data from the Health Insurance Plan (HIP), Edinburgh, and two Canadian studies. The screening sensitivity for mammography, physical examination, and MST were, respectively, HIP: 0.39, 0.47, and 2.5 years; Edinburgh: 0.63, 0.40, and 4.3 years; Canadian (age 40 to 49 at entry): 0.61, 0.59, and 1.9 years; Canadian (age 50 to 59 at entry): 0.66, 0.39, and 3.1 years. CONCLUSION: The public debate on early breast cancer detection is mainly centered on mammograms. However, the current study indicates that a physical examination is of comparable importance. Cautious interpretation of trial differences is required as a result of various experimental designs and the age dependency of screening sensitivity and MST.
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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 | 0,230 | 0,486 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».