MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2946884430 · doi:10.1200/jco.2019.37.15_suppl.6525

Clinical outcomes and cost-effectiveness of breast cancer screening for childhood cancer survivors treated with chest radiation: A comparative modeling study.

2019· article· en· W2946884430 sur OpenAlexaff
Jennifer M. Yeh, Kathryn P. Lowry, Clyde B. Schechter, Lisa Diller, Oğuzhan Alagöz, Gregory T. Armstrong, John M. Hampton, Wendy M. Leisenring, Qi Liu, Jeanne S. Mandelblatt, Diana L. Miglioretti, Chaya S. Moskowitz, Kevin C. Oeffinger, Amy Trentham‐Dietz, Natasha K. Stout

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBRCA gene mutations in cancer
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerMammographyBreast cancer screeningCancerCohortOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

6525 Background: Survivors of childhood cancer previously treated with chest radiation face elevated breast cancer risk similar to BRCA1 carriers. Children’s Oncology Group (COG) guidelines recommend annual mammography with breast MRI, yet the benefits and costs of various screening strategies are uncertain. Methods: We used two breast cancer simulation models (Model 1 and 2) from the Cancer Intervention and Surveillance Modeling Network (CISNET) and data from the Childhood Cancer Survivor Study to reflect high breast cancer and competing mortality risks among survivors. We simulated 3 screening strategies: annual mammography with MRI starting at age 25 (COG25), annual MRI starting at 25 (MRI25), and biennial mammography starting at 50 (Mammo50). Performance of mammography+/-MRI was based on published studies in BRCA1/2 carriers who have similar cancer risk. Costs and quality of life weights were based on US averages and published studies. Results: Among a simulated cohort of 25-year-old survivors treated with chest radiation, the lifetime breast cancer mortality risk in the absence of screening was 10-11% across models. Compared to no screening, Mammo50, MRI25, and COG25 screening avert approximately 23-25%, 56-62% and 56-71% of deaths, respectively; averted deaths for COG25 compared to MRI25 were higher in Model 1 than Model 2 (9% vs. <1%). In Model 1, both MRI25 and COG25 were cost-effective; in Model 2, MRI25 was preferable (more effective, less costly than COG25). Conclusions: Compared to no screening, initiating annual screening at younger ages for at-risk survivors averts >50% of breast cancer deaths and is cost-effective. Additional data on test performance are needed to inform recommendations on screening modality. [Table: see text]

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,005
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,124
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,360 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Clinical Oncology→Même sujetBRCA gene mutations in cancer→Travaux en français237 207→