Evidence for reducing cancer-specific mortality due to screening for breast cancer in Europe: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: The aim of this study was to quantify the impact of organised mammography screening on breast cancer mortality across European regions. Therefore, a systematic review was performed including different types of studies from all European regions and stringently used clearly defined quality appraisal to summarise the best evidence. Methods: Six databases were searched including Embase, Medline and Web of Science from inception to March 2018. To identify all eligible studies which assessed the effect of organised screening on breast cancer mortality, two reviewers independently applied predefined inclusion and exclusion criteria. Original studies in English with a minimum follow-up of five years that were randomised controlled trials (RCTs) or observational studies were included. The Cochrane risk of bias instrument and the Newcastle–Ottawa Scale were used to assess the risk of bias. Results: Of the 5015 references initially retrieved, 60 were included in the final analysis. Those comprised 36 cohort studies, 17 case–control studies and 7 RCTs. None were from Eastern Europe. The quality of the included studies varied: Nineteen of these studies were of very good or good quality. Of those, the reduction in breast cancer mortality in attenders versus non-attenders ranged between 33% and 43% (Northern Europe), 43%–45% (Southern Europe) and 12%–58% (Western Europe). The estimates ranged between 4% and 31% in invited versus non-invited. Conclusion: This systematic review provides evidence that organised screening reduces breast cancer mortality in all European regions whe
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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 | 0,015 | 0,064 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».