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Enregistrement W2955916983 · doi:10.1093/jnci/djz079

Performance Measures of Magnetic Resonance Imaging Plus Mammography in the High Risk Ontario Breast Screening Program

2019· article· en· W2955916983 sur OpenAlexafffundabout
Anna M. Chiarelli, Kristina M. Blackmore, Derek Muradali, Susan J. Done, Vicky Majpruz, Ashini Weerasinghe, Lucia Mirea, Andrea Eisen, Linda Rabeneck, Ellen Warner

Notice bibliographique

RevueJNCI Journal of the National Cancer Institute · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science CentreUniversity of TorontoUniversity Health NetworkSt. Michael's HospitalCancer Care OntarioPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesCanadian Cancer Society
Mots-clésMammographyMagnetic resonance imagingMedicineBreast imagingBreast MRIMedical physicsRadiologyBreast cancerInternal medicineCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Ontario Breast Screening Program expanded in July 2011 to screen high-risk women age 30-69 years with annual magnetic resonance imaging (MRI) and digital mammography. This study examined the benefits of screening with mammography and MRI by age and risk criteria. METHODS: This prospective cohort study included 8782 women age 30-69 years referred to the High Risk Ontario Breast Screening Program from July 2011 to June 2015, with final results to December 2016. Cancer detection rates, sensitivity, and specificity of MRI and mammography combined were compared with each modality individually within risk groups stratified by age using generalized estimating equation models. Prognostic features of screen-detected breast cancers were compared by modality using Fisher exact test. All P values are two-sided. RESULTS: Among 20 053 screening episodes, there were 280 screen-detected breast cancers (cancer detection rate = 14.0 per 1000, 95% confidence interval [CI] = 12.4 to 15.7). The sensitivity of mammography was statistically significantly lower than that of MRI plus mammography (40.8%, 95% CI = 29.3% to 53.5% vs 96.0%, 95% CI = 92.2% to 98.0%, P < .001). In mutation carriers age 30-39 years, sensitivity of the combination was comparable with MRI alone (100.0% vs 96.8%, 95% CI = 79.2% to 100.0%, P = .99) but with statistically significantly decreased specificity (78.0%, 95% CI = 74.7% to 80.9% vs 86.2%, 95% CI = 83.5% to 88.5%, P < .001). In women age 50-69 years, combining MRI and mammography statistically significantly increased sensitivity compared with MRI alone (96.3%, 95% CI = 90.6% to 98.6% vs 90.9%, 95% CI = 83.6% to 95.1%, P = .02), with a small but statistically significant decrease in specificity (84.2%, 95% CI = 83.1% to 85.2% vs 90.0%, 95% CI = 89.2% to 90.9%, P < .001). CONCLUSIONS: Screening high risk women age 30-39 years with annual MRI only may be sufficient for cancer detection and should be evaluated further, particularly for mutation carriers. Among women age 50-69 years, detection is most effective when mammography is included with annual MRI.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,476
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeObservationnel
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

Citations86
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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