PP01 International pooling project of mammographic density - insights of a marker of breast cancer risk from 22 diverse countries
Notice bibliographique
Résumé
Background Mammographic density (MD) is a strong intermediate risk factor for breast cancer (BC) and, having both genetic and environmental determinants, may account for the over 6-fold international variations in BC incidence rates. The International Pooling Project of Mammographic Density is a worldwide collaborative project of MD targeting populations spanning the BC incidence range. The aims of the project are to (i) describe international variations in overall and age-specific distributions of MD, (ii) assess whether international variations in MD are explained by variations in the distributions of individual-level determinants of this marker and (iii) examine whether international variations in MD correlate with corresponding BC incidence rates. Methods Each contributing study provided comparable data on MD risk factors and mammographic images from a random sample of ˜ 400 general population women, who had undergone screening mammography. Images were transferred in digitised screen-film, full-field or computed radiography digital DICOM format (raw or processed). Images were randomly allocated into batches for MD reading using the Cumulus 6 thresholding software, by experienced readers who were blinded to study and individual-level factors. Data on MD determinants were pooled and linked with MD readings. Results are calibrated according to type of digital image (raw to processed), and adjusted for image type. Results 22 countries and approximately 12,000 women are included, spanning populations with age-standardised BC incidence rates (ASR) of 25.8 (India) to 99 (The Netherlands) per 100,000 woman-years. To date, for 9,635 participants data have been pooled (results will be updated). The MD risk factors vary greatly across populations, for example: mean age at menarche (in years) was 14.3 (95% CI 14.1–14.5) in Korean women and 12.6 (12.5–12.8) in Mexican women; mean parity was 3.8 (3.6–4.1) in Egyptian women and 1.3 (1.1–1.4) in those from Hong Kong; and mean BMI (in kg/m2) was 33.7 (33.1–34.3) in Egyptian women compared to 22.3 (21.6–22.9) in those from India. Differences in MD according to these distributions will be presented. Discussion The international perspective of this study generated large exposure heterogeneity enabling a wider investigation of MD determinants and the extent to which MD is an intermediate marker of BC risk, both within and between populations.
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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 | 0,015 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».