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Enregistrement W4220723990 · doi:10.1093/jbi/wbab099

The Fundamental Flaws of the CNBSS Trials: A Scientific Review

2022· review· en· W4220723990 sur OpenAlexaffabout
Jean M. Seely, Peter R. Eby, Martin J. Yaffe

Notice bibliographique

RevueJournal of Breast Imaging · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensSunnybrook HospitalUniversity of TorontoOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMammographyMedicineBreast cancerRandomized controlled trialContext (archaeology)Breast cancer screeningRandomizationPopulationBreast imagingMedical physicsGynecologyCancerInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the two Canadian National Breast Screening Study (CNBSS) trials were performed 40 years ago, their negative findings continue to heavily influence screening policies around the world. These policies, based on underestimates of the mortality reduction attributable to mammography particularly for women in the 40-49-year age range, contribute to increased mortality and morbidity from breast cancer. This review summarizes principles of a randomized controlled trial (RCT) and evaluates the compliance of the CNBSS1 and CNBSS2 RCTs in the context of these principles. We describe the fundamental flaws of the CNBSS trials, which failed to demonstrate mortality benefit of screening mammography and contribute to their being the only two outlier studies of eight screening mammography RCTs. The most significant flaws of the trials are (1) inadequate power to detect significant differences in breast cancer mortality; (2) very poor quality mammography with low sensitivity and cancer detection rates; (3) inclusion of women with symptoms of breast cancer; and (4) study design that allowed for violation of the randomization of the allocation process. Finally, we demonstrate that the conditions of the screening intervention in the CNBSS do not reflect the environment of modern population-based screening mammography programs.

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)0,070
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,205
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,930
Score d'incertitude au seuil0,368

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0700,205
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,005
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0050,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,279
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,190 · 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.

Devis d'étudeSans objet
DomaineMéthodes
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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