Impact of cause of death adjudication on the results of the European prostate cancer screening trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The European Randomised Study of Prostate Cancer Screening has shown a 21% relative reduction in prostate cancer mortality at 13 years. The causes of death can be misattributed, particularly in elderly men with multiple comorbidities, and therefore accurate assessment of the underlying cause of death is crucial for valid results. To address potential unreliability of end-point assessment, and its possible impact on mortality results, we analysed the study outcome adjudication data in six countries. METHODS: Latent class statistical models were formulated to compare the accuracy of individual adjudicators, and to assess whether accuracy differed between the trial arms. We used the model to assess whether correcting for adjudication inaccuracies might modify the study results. RESULTS: There was some heterogeneity in adjudication accuracy of causes of death, but no consistent differential accuracy by trial arm. Correcting the estimated screening effect for misclassification did not alter the estimated mortality effect of screening. CONCLUSIONS: Our findings were consistent with earlier reports on the European screening trial. Observer variation, while demonstrably present, is unlikely to have materially biased the main study results. A bias in assigning causes of death that might have explained the mortality reduction by screening can be effectively ruled out.
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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 | 0,448 | 0,649 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».