Identification of the Fraction of Indolent Tumors and Associated Overdiagnosis in Breast Cancer Screening Trials
Notice bibliographique
Résumé
It is generally accepted that some screen-detected breast cancers are overdiagnosed and would not progress to symptomatic cancer if left untreated. However, precise estimates of the fraction of nonprogressive cancers remain elusive. In recognition of the weaknesses of overdiagnosis estimation methods based on excess incidence, there is a need for model-based approaches that accommodate nonprogressive lesions. Here, we present an in-depth analysis of a generalized model of breast cancer natural history that allows for a mixture of progressive and indolent lesions. We provide a formal proof of global structural identifiability of the model and use simulation to identify conditions that allow for parameter estimates that are sufficiently precise and practically actionable. We show that clinical follow-up after the last screening can play a critical role in ensuring adequately precise identification of the fraction of indolent cancers in a stop-screen trial design, and we demonstrate that model misspecification can lead to substantially biased estimates of mean sojourn time. Finally, we illustrate our findings using the example of Canadian National Breast Screening Study 2 (1980-1985) and show that the fraction of indolent cancers is not precisely identifiable. Our findings provide the foundation for extended models that account for both in situ and invasive lesions.
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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 | 0,148 | 0,356 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».