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Enregistrement W4230673719 · doi:10.5206/uwomj.v89i1.8595

Detection at All Costs: Is Cancer Screening Always Better?

2021· article· en· W4230673719 sur OpenAlexaffvenueabout
Hasan Hawilo, Corina DeKraker

Notice bibliographique

RevueUniversity of Western Ontario Medical Journal · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverdiagnosisCancer screeningMedicineMammographyBreast cancer screeningModalitiesBreast cancerCancerHealth careIntensive care medicineCancer detectionFamily medicineMedical physicsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cancer treatment and prevention is a continuously evolving field. Canadian guidelines suggest that women of average breast cancer risk receive mammography screening regularly. Screening seems an intuitive approach to diagnosing cancer in its early and curable stages. However, repeat cancer screening is not without drawbacks; as the intensity and frequency of cancer screening increases, so do the consequences of overdiagnosis, including avoidable testing and treatment, pain, stress, unwillingness to participate in future testing, and healthcare spending. Therefore, achieving optimal screening outcomes requires an accurate understanding of the costs and benefits associated with this procedure. By empowering patients to make informed decisions regarding cancer screening, one potential strategy to improve patient care is to improve communication and decision-making between physicians and patients. Other strategies to achieve better screening include targeted screening programs for high-risk patients that rely on different screening modalities.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,124
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,142

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,124
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,009
Communication savante0,0090,014
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0090,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0260,003

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,238 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations0
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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