How do cancer screening guidelines trade off benefits versus harms and burdens of screening? A systematic survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Cancer screening guidelines differ in their recommendations for or against screening. To be able to provide explicit recommendations, guidelines need to specify thresholds for the magnitude of benefits of screening, given its harms and burdens. We evaluated how current cancer screening guidelines address the relative importance of benefits versus harms and burdens of screening. DATA SOURCE: We searched the Guidelines International Network, International Guideline Library, ECRI Institute and Medline. Two pairs of reviewers independently performed guideline selection and data abstraction. ELIGIBILITY CRITERIA: We included all cancer screening guidelines published in English between January 2014 and April 2019. RESULTS: Of 68 eligible guidelines, 25 included a statement regarding the trade-off between screening benefits versus harms and burdens (14 guidelines), or a statement of direction of the net effect (defined as benefits minus harms or burdens) (13 guidelines). None of these 25 guidelines defined how large a screening benefit should be to recommend screening, given its harms and burdens. 11 guidelines performed an economic evaluation of screening. Of these, six identified a key benefit outcome; two specified a cost-effectiveness threshold for recommending a screening option. Eight guidelines commented on people's values and preferences regarding the trade-off between benefits versus harms and burdens. CONCLUSIONS: Current cancer screening guidelines fail to specify the values and preferences underlying their recommendations. No guidelines provide a threshold at which they believe the benefits of screening outweigh its harms and burdens. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42019138590.
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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 | 0,069 | 0,299 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».