Canadian National Breast Screening Study (CNBSS): Mortality (MOR), survival (SUR), and mammographic screening (MS).
Notice bibliographique
Résumé
e12614 Background: Among randomized trials on MS for breast cancer (BC), CNBSS is most controversial. Original CNBBS publications (CMAJ, 1992) suggest that MS may be detrimental to women age 40-49 and 50-59 yrs. Notwithstanding, CNBSS investigators interpret results in a recent paper (BMJ, 2014) as supporting that MS leads to BC overdiagnosis (OD). Objective here is to investigate the hypothesis that randomization (RAN) failure confounded interpretation of CNBSS. Methods: CNBSS1 compared annual MS and clinical breast examination (CBE) to a single CBE in women 40-49 yrs. CNBSS2 compared MS+CBE to CBE in women 50-59 yrs. We performed statistical analyses on published CNBSS data. Results: In CNBSS1, after 7 yrs, there were more invasive BCs in experimental group (EG) (RR = 1.2; p = 0.02). There were also more BCs with > 4+ nodes on prevalence screen (RR = 3.4; p = 0.01) & after 7 yrs (RR = 2.0; p = 0.004). While BC MOR was higher in EG (RR = 1.4; p = 0.3), higher MOR relates to higher incidence (INC) of poor prognosis BCs in EG. In CNBSS2, randomization failure appears to have contributed to negative results; eg BC INC (RR = 1.8; p = 0.001) and MOR (RR = 2.1; p = 0.047) were significantly higher in EG in prevalence screen. In their 2014 report, CNBSS investigators pool results of both studies. Among BCs detected during 5-yr experimental period, INC was 27% higher in EG (666 vs. 524, p < 0.0001). After 25 yrs, there were 180 vs. 171 BC deaths among these cases (RR = 1.1; p = 0.7). While MOR slightly favors controls, SUR was significantly superior in EG: 25-yr SUR was 71% in EG vs 63% in CG (RR = 0.8; p = 0.02). Among EG women whose cancer was detected by MS, 25-yr SUR was 80%. CNBSS investigators conclude that OD accounts for SUR/MOR discrepancy. Conclusions: OD does not account for SUR/MOR discrepancy in CNBSS. Higher rates of poor prognosis BCs in EG support that RAN failed to provide comparison groups with an equal probability of BC MOR. MOR comparisons do not provide an accurate measure of MS efficacy in CNBSS. Problems with RAN more plausibly account for these findings. The 2014 CNBSS report provides little evidence about MS effectiveness. Nonetheless, superior long-term SUV in EG supports that MS improved outcome for those randomized to MS in CNBSS.
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».