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Enregistrement W2892147080 · doi:10.1136/bmj.k3519

Prostate cancer screening with prostate-specific antigen (PSA) test: a systematic review and meta-analysis

2018· review· en· W2892147080 sur OpenAlexaff
Dragan Ilić, Mia Djulbegovic, Jae Hung Jung, Eu Chang Hwang, Qi Zhou, Anne Cleves, Thomas Agoritsas, Philipp Dahm

Notice bibliographique

RevueBMJ · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisProstate cancerProstate-specific antigenGuidelineMEDLINEPublication biasRandomized controlled trialCochrane LibraryProstate cancer screeningSystematic reviewGynecologyInternal medicineRelative riskOncologyCancerConfidence intervalPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To investigate the efficacy and safety of prostate-specific antigen (PSA) testing to screen for prostate cancer. DESIGN: Systematic review and meta-analysis. DATA SOURCES: Electronic search of Cochrane Central Register of Controlled Trials, Web of Science, Embase, Scopus, OpenGrey, LILACS, and Medline, and search of scientific meeting abstracts and trial registers to April 2018. ELIGIBILITY CRITERIA FOR SELECTING STUDIES: Randomised controlled trials comparing PSA screening with usual care in men without a diagnosis of prostate cancer. DATA EXTRACTION: Rapid Recommendation) provided input on the design and interpretation of the systematic review, including selection of outcomes important to patients. We used a random effects model to obtain pooled incidence rate ratios (IRR) and, when feasible, conducted subgroup analyses (defined a priori) based on age, frequency of screening, family history, ethnicity, and socioeconomic level, as well as a sensitivity analysis based on the risk of bias. The quality of the evidence was assessed with the GRADE approach. RESULTS: Five randomised controlled trials, enrolling 721 718 men, were included. Studies varied with respect to screening frequency and intervals, PSA thresholds for biopsy, and risk of bias. When considering the whole body of evidence, screening probably has no effect on all-cause mortality (IRR 0.99, 95% CI 0.98 to 1.01; moderate certainty) and may have no effect on prostate-specific mortality (IRR 0.96, 0.85 to 1.08; low certainty). Sensitivity analysis of studies at lower risk of bias (n=1) also demonstrates that screening seems to have no effect on all-cause mortality (IRR 1.0, 0.98 to 1.02; moderate certainty) but may have a small effect on prostate-specific mortality (IRR 0.79, 0.69 to 0.91; moderate certainty). This corresponds to one less death from prostate cancer per 1000 men screened over 10 years. Direct comparative data on biopsy and treatment related complications from the included trials were limited. Using modelling, we estimated that for every 1000 men screened, approximately 1, 3, and 25 more men would be hospitalised for sepsis, require pads for urinary incontinence, and report erectile dysfunction, respectively. CONCLUSIONS: At best, screening for prostate cancer leads to a small reduction in disease-specific mortality over 10 years but has does not affect overall mortality. Clinicians and patients considering PSA based screening need to weigh these benefits against the potential short and long term harms of screening, including complications from biopsies and subsequent treatment, as well as the risk of overdiagnosis and overtreatment. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO registration number CRD42016042347.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,052
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,052
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0280,048
Bibliométrie0,0100,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,140
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations632
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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