Estimating the Rate of Overdiagnosis With Prostate Cancer Screening: Evidence From the Finnish Component of The European Randomized Study of Screening for Prostate Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: Screening for prostate cancer may have limited impact on decreasing prostate cancer-related mortality. A major disadvantage is overdiagnosis, whereby lesions are identified that would not have become evident during the man’s lifetime if screening had not taken place. The present study aims to estimate the rate of overdiagnosis using Finnish data from the European randomized trial of prostate screening. Methods: We used data from 80,149 men randomized to a screening or a control group, distinguishing four birth cohorts. We used the “catch-up method” to identify when the difference in the cumulative incidence of prostate cancer between the screening and control groups had stabilised, implying that the screening has no further effect. We define the overdiagnosis rate to be the relative excess cumulative incidence in the screened group at that point. As an independent method, we also examined the diagnosis rates of T1c tumours as an indicator of early tumors detected by PSA. Results: The estimates of overdiagnosis rates from the catch-up method using the full period of available follow-up ranged between cohorts from 2.3% to 15.4%, and the T1c analysis gave very similar results. Conclusions: Some overdiagnosis has occurred, but there is uncertainty about its extent. A long follow-up is required to demonstrate the full impact of screening. We evaluated the overdiagnosis rates at a population level, associated with being offered screening, taking account of contamination (screening among the controls). The overall evaluation of screening should incorporate mortality benefit, cost-effectiveness and quality of life.
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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 | 0,107 | 0,214 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».