The OncoSim-Breast cancer microsimulation model
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background The increasing demand for health care resources requires measures to evaluate the impact of cancer control approaches. A cancer simulation model can help integrate new knowledge to inform clinical and policy decisions. OncoSim-Breast is a breast cancer simulation model. This paper aims to describe the key assumptions in the OncoSim-Breast model and how well it reproduces more recent breast cancer trends and the observed effects in a randomized screening trial. Methods The OncoSim-Breast model simulates the onset, growth and spread of invasive and ductal carcinoma in situ tumours. The model combines Canadian cancer incidence, mortality, screening program and cost data to project population-level outcomes. Users can change the model input to answer specific policy questions. Here we report three validation exercises. First, we compared the model’s projected breast cancer incidence and stage distributions with the observed data in the Canadian Cancer Registry. Second, we compared OncoSim’s projected breast cancer mortality with the Vital Statistics. Third, we replicated the UK Age trial to compare the model’s projections with the trial’s observed screening effects. Results OncoSim-Breast’s projected incidence, mortality and stage distribution of breast cancer were close to the observed data in the Canadian Cancer Registry and the Vital Statistics. OncoSim-Breast also reproduced the breast cancer screening effects observed in the UK Age trial. Interpretation OncoSim-Breast’s ability to reproduce the observed population-level breast cancer trends and the screening effects in a randomized trial increases the confidence of using its results to inform policy decisions related to early detection of breast cancer.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».