MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2398393048 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs15-p1-07-10

Abstract P1-07-10: Increasing population rates of in-situ breast cancer [DCIS] are associated with reduced breast cancer (BrCa) mortality. A case for screening mammography and "overdiagnosis" linked to outcome benefits

2016· article· en· W2398393048 sur OpenAlexaffabout
Joseph Ragaz, Haibin Qian, Shayan Shakeraneh, John Fox, Wilson Ks, Simpson Js, H.S. Wong

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of TorontoUniversity of British ColumbiaCentre for Advancing Health OutcomesSt. Michael's HospitalProvidence Health CareBC Cancer AgencyUniversity of British Columbia Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverdiagnosisMedicineCancer registryDemographyBreast cancerPopulationMammographyCancerGynecologyCohortIncidence (geometry)Internal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract INTRODUCTION: Following the first phase of this project [Ref 1], we correlate here the rates of DCIS with BrCaMOR, in two regions of Canada - British Columbia [BC] and Atlantic Provinces [Atl.P]. We previously reported higher compliance in screening mammography [ScreenMam] and therapeutic [TH*] guidelines [GUIDELINES] for both DCIS and invasive BrCa in BC compared with Atl.P [Ref. 2]. METHODS: Annual age-specific rates [cases / 100,000 population] of DCIS, and BrCaMOR between BC vs Atl.P, were obtained for 17 age groups of 5 years (years 0-4 to 85+) and averaged each 5-year period from 1975-1979 up to 2005-2009. To compare age distribution, DCIS rates and BrCaMOR between the two regions, we selected four birth cohorts, age 30-34, 35-39, 40-44 and 45-49 in 1975-1979. From those, we tabulated the DCIS incidence and BrCaMOR for each birth cohort when they reached ages 50-54 and 60-64. We assumed that the rates of DCIS reflect annual ScreenMam practices. Data were obtained from the Public Health Agency of Canada based on the Canadian Cancer Registry database at Statistics Canada. RESULTS [N/100,000 population]British ColumbiaAtlantic ProvincesAge / years DCISBrCaMORDCISBrCaMORAge 50 â– 54 1980-8413.152.24.056.41985-8921.246.68.056.11990â–9429.244.421.449.91995â–9945.543.830.050.1Age 60â – 64 1990-9428.072.123.186.21995-9949.361.935.276.62000-0449.365.845.669.42005â–0951.453.141.059.4 CONCLUSIONS: 1. Our study shows across all age cohorts higher rates of DCIS and lower BrCaMOR in BC compared to Atl.P - results consistent with higher ScreenMam rates in BC than Atl.P. 2. These data are compatible with the concept that a higher diagnostic rate for early lesions such as DCIS [i.e. frequently designated as "Overdiagnosis"] by ScreenMam, and subsequent earlier Guideline TH*, contributes to lower BrCaMOR. *TH Guidelines: surgery, radiation, Tamoxifen for DCIS; and the same + chemotherapy for early invasive disease. Citation Format: Ragaz J, Qian H, Shakeraneh S, Fox J, Wilson KS, Simpson JS, Yoon J-Y, Wong H. Increasing population rates of in-situ breast cancer [DCIS] are associated with reduced breast cancer (BrCa) mortality. A case for screening mammography and "overdiagnosis" linked to outcome benefits. [abstract]. In: Proceedings of the Thirty-Eighth Annual CTRC-AACR San Antonio Breast Cancer Symposium: 2015 Dec 8-12; San Antonio, TX. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2016;76(4 Suppl):Abstract nr P1-07-10. References: 1. J. Ragaz, H. Wong, H. Qian, J.Fox, K. Wilson, A. Coldman: Cancer Research, May 1, 2015 75; P3-07-28 2. J. Ragaz, H. Wong, H. Qian: Cancer Research Feb 2010; 69(24 Supplement):2063-2063.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,949

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,135
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCancer ResearchMême sujetCancer Risks and FactorsTravaux en français237 207