Notice bibliographique
Résumé
Letters2 November 2010Screening for Breast CancerHeidi D. Nelson, MD, MPH and Benjamin K. Chan, MSHeidi D. Nelson, MD, MPHFrom Oregon Evidence-based Practice Center, Oregon Health & Science University, Portland, OR 97239-3098.Search for more papers by this author and Benjamin K. Chan, MSFrom Oregon Evidence-based Practice Center, Oregon Health & Science University, Portland, OR 97239-3098.Search for more papers by this authorAuthor, Article, and Disclosure Informationhttps://doi.org/10.7326/0003-4819-153-9-201011020-00017 SectionsAboutFull TextPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissions ShareFacebookTwitterLinkedInRedditEmail IN RESPONSE:We agree with Dr. Saika and colleagues that adjustment for follow-up time when estimating the NNI to mammography screening to prevent 1 breast cancer death provides more comparable results across age groups. However, the purpose of our meta-analysis was primarily to determine the effectiveness of mammography screening in reducing breast cancer mortality among women in their 40s, not to determine differences between age groups. Estimates of NNI are a way to illustrate magnitudes of effect that may be more relevant to clinical applications than RRs for some audiences. These estimates were calculated in the 2002 review (1), and ...References1. Humphrey LL, Helfand M, Chan BK, Woolf SH. Breast cancer screening: a summary of the evidence for the U.S. Preventive Services Task Force. Ann Intern Med. 2002;137:347-60. [PMID: 12204020] LinkGoogle Scholar2. Mandelblatt JS, Cronin KA, Bailey S, Berry DA, de Koning HJ, Draisma G, et al; Breast Cancer Working Group of the Cancer Intervention and Surveillance Modeling Network. Effects of mammography screening under different screening schedules: model estimates of potential benefits and harms. Ann Intern Med. 2009;151:738-47. [PMID: 19920274] LinkGoogle Scholar3. U.S. Preventive Services Task Force. Screening for breast cancer: U.S. Preventive Services Task Force recommendation statement. Ann Intern Med. 2009;151:716-26. [PMID: 19920272] LinkGoogle Scholar4. Miller AB, To T, Baines CJ, Wall C. Canadian National Breast Screening Study-2: 13-year results of a randomized trial in women aged 50-59 years. J Natl Cancer Inst. 2000;92:1490-9. [PMID: 10995804] CrossrefMedlineGoogle Scholar Author, Article, and Disclosure InformationAffiliations: From Oregon Evidence-based Practice Center, Oregon Health & Science University, Portland, OR 97239-3098.Disclosures: None disclosed. PreviousarticleNextarticle Advertisement FiguresReferencesRelatedDetailsSee AlsoEffects of Mammography Screening Under Different Screening Schedules: Model Estimates of Potential Benefits and Harms Jeanne S. Mandelblatt , Kathleen A. Cronin , Stephanie Bailey , Donald A. Berry , Harry J. de Koning , Gerrit Draisma , Hui Huang , Sandra J. Lee , Mark Munsell , Sylvia K. Plevritis , Peter Ravdin , Clyde B. Schechter , Bronislava Sigal , Michael A. Stoto , Natasha K. Stout , Nicolien T. van Ravesteyn , John Venier , Marvin Zelen , Eric J. Feuer , and Screening for Breast Cancer: U.S. Preventive Services Task Force Recommendation StatementScreening for Breast Cancer: An Update for the U.S. Preventive Services Task Force Heidi D. Nelson , Kari Tyne , Arpana Naik , Christina Bougatsos , Benjamin K. Chan , and Linda Humphrey Metrics 2 November 2010Volume 153, Issue 9Page: 619KeywordsAge groupsBreast cancerCancer screeningConflicts of interestDeath ratesInformation storage and retrievalMammographyStatistical models ePublished: 2 November 2010 Issue Published: 2 November 2010 Copyright & PermissionsCopyright © 2010 by American College of Physicians. All Rights Reserved.PDF downloadLoading ...
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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 | 0,002 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,157 | 0,057 |
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 ».