Questioning the benefits of current screening protocols for common cancers
Notice bibliographique
Résumé
Screening is the application of a diagnostic test to a population of patients without suspicious clinical signs or symptoms of a disease. Applying screening protocols to detect cancer is especially attractive as cancer is a growing burden and earlier detection of malignancies can lead to better outcomes. While the initial excitement over screening for cancers has caused protocols to be put into practice, data analysis has cast doubt on the net benefit. Prostate-specific antigen (PSA) blood testing has been used as a screening test for prostate cancer. The harms of a positive PSA screen include invasive investigations and treatments with side effects such as infection and incontinence. The poor sensitivity and specificity of PSA screening caused the Canadian Task Force on Preventive Health Care to recommend against PSA as a screening tool. Similarly, mammography and ultrasound for detecting breast cancer lesions in asymptomatic women suffer from relatively low sensitivity and specificity. The harms of screening include emotional stress and invasive surgical procedures. Meta-analyses reveal that the risks outweigh the benefits for some age groups, but there may be a role in screening asymptomatic patients with a family history of breast cancer with more sensitive but more expensive modalities, such as magnetic resonance imaging (MRI). Finally, colonoscopy, which is the gold standard to diagnose colorectal cancers, has failed to show net benefit in screening. While screening protocols thus far have provided underwhelming results, the key in screening in the future may lie in using tests with high specificity and sensitivity, as in next generation screening modalities that rely on molecular markers and analytics.
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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 | 0,297 | 0,685 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,014 |
| Communication savante | 0,009 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».