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Enregistrement W3201499305 · doi:10.3390/jpm11090916

Should Age-Dependent Absolute Risk Thresholds Be Used for Risk Stratification in Risk-Stratified Breast Cancer Screening?

2021· article· en· W3201499305 sur OpenAlexafffund
Nora Pashayan, Antonis C. Antoniou, Andrew Lee, Michael Wolfson, Jocelyne Chiquette, Laurence Eloy, Andrea Eisen, Tracy Stockley, Hermann Nabi, Jennifer D. Brooks, Michel Dorval, Douglas F. Easton, Bartha Maria Knoppers, Anna M. Chiarelli, Jacques Simard

Notice bibliographique

RevueJournal of Personalized Medicine · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensCancer Care OntarioMcGill UniversityCentre intégré de santé et de services sociaux de Chaudière-AppalachesPublic Health OntarioUniversity of TorontoUniversity Health NetworkSunnybrook Health Science CentreMinistère de la Santé et des Services Sociaux (Québec)Université LavalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesCancer Research UKGovernment of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchFondation du cancer du sein du QuébecGenome Canada
Mots-clésRisk assessmentMedicineAbsolute risk reductionBreast cancerRisk stratificationRelative riskRisk management toolsFramingham Risk ScoreDemographyCancerInternal medicineConfidence intervalDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In risk-stratified cancer screening, multiple risk factors are incorporated into the risk assessment. An individual's estimated absolute cancer risk is linked to risk categories with tailored screening recommendations for each risk category. Absolute risk, expressed as either remaining lifetime risk or shorter-term (five- or ten-year) risk, is estimated from the age at assessment. These risk estimates vary by age; however, some clinical guidelines (e.g., enhanced breast cancer surveillance guidelines) and ongoing personalised breast screening trials, stratify women based on absolute risk thresholds that do not vary by age. We examine an alternative approach in which the risk thresholds used for risk stratification vary by age and consider the implications of using age-independent risk thresholds on risk stratification. We demonstrate that using an age-independent remaining lifetime risk threshold approach could identify high-risk younger women but would miss high-risk older women, whereas an age-independent 5-year or 10-year absolute risk threshold could miss high-risk younger women and classify lower-risk older women as high risk. With risk misclassification, women with an equivalent risk level would be offered a different screening plan. To mitigate these problems, age-dependent absolute risk thresholds should be used to inform risk stratification.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,136
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,265 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations27
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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