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Enregistrement W4292804159

Ultrasound as an Adjunct to Mammography for Breast Cancer Screening: A Health Technology Assessment.

2016· review· en· W4292804159 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMammographyBreast cancerContext (archaeology)UltrasoundBreast cancer screeningProspective cohort studyCohort studyMedical physicsGynecologyCancerRadiologyInternal medicine
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Screening with mammography can detect breast cancer early, before clinical symptoms appear. Some cancers, however, are not captured with mammography screening alone. Ultrasound has been suggested as a safe adjunct screening tool that can detect breast cancers missed on mammography. We investigated the benefits, harms, cost-effectiveness, and cost burden of ultrasound as an adjunct to mammography compared with mammography alone for screening women at average risk and at high risk for breast cancer. METHODS: We searched Ovid MEDLINE, Ovid Embase, EBM Reviews, and the NHS Economic Evaluation Database, from January 1998 to June 2015, for evidence of effectiveness, harms, diagnostic accuracy, and cost-effectiveness. Only studies evaluating the use of ultrasound as an adjunct to mammography in the specified populations were included. We also conducted a cost analysis to estimate the costs in Ontario over the next 5 years to fund ultrasound as an adjunct to mammography in breast cancer screening for high-risk women who are contraindicated for MRI, the current standard of care to supplement mammography. RESULTS: No studies in average-risk women met the inclusion criteria of the clinical review. We included 5 prospective, paired cohort studies in high-risk women, 4 of which were relevant to the Ontario context. Adjunct ultrasound identified between 2.3 and 5.9 additional breast cancers per 1,000 screens. The average pooled sensitivity of mammography and ultrasound was 53%, a statistically significant increase relative to mammography alone (absolute increase 13%; P < .05). The average pooled specificity of the combined test was 96%, an absolute increase in the false-positive rate of 2% relative to mammography screening alone. The GRADE for this body of evidence was low. Additional annual costs of using breast ultrasound as an adjunct to mammography for high-risk women in Ontario contraindicated for MRI would range from $15,500 to $30,250 in the next 5 years. CONCLUSIONS: We found no evidence that evaluated the comparative effectiveness or diagnostic accuracy of screening breast ultrasound as an adjunct to mammography among average-risk women aged 50 years and over. In women at high risk of developing breast cancer, there is low-quality evidence that screening with mammography and adjunct ultrasound detects additional cases of disease, with improved sensitivity compared to mammography alone. Screening with adjunct ultrasound also increases the number of false-positive findings and subsequent biopsy recommendations. It is unclear if the use of screening breast ultrasound as an adjunct to mammography will reduce breast cancer-related mortality among high-risk women. The annual cost burden of using adjunct ultrasound to screen high-risk women who cannot receive MRI in Ontario would be small.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,060
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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,146

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,060
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,007
Bibliométrie0,0190,014
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,141
Tête enseignante GPT0,439
Écart entre enseignants0,299 · 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
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

Citations49
Publié2016
Routes d'admission1
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