Notice bibliographique
Résumé
Quality medical practice is based on science and evidence. For over a half-century, the efficacy of breast cancer screening has been challenged, particularly for women aged 40-49. As each false claim has been raised, it has been addressed and refuted based on science and evidence. Nevertheless, misinformation continues to be promoted, resulting in confusion for women and their physicians. Early detection has been proven to save lives for women aged 40-74 in randomized controlled trials of mammography screening. Observational studies, failure analyses, and incidence of death studies have provided evidence that there is a major benefit when screening is introduced to the general population. In large part due to screening, there has been an over 40% decline in deaths from breast cancer since 1990. Nevertheless, misinformation about screening continues to be promoted, adding to the confusion. Despite claims to the contrary, a careful reading of the guidelines issued by major groups such as the U.S. Preventive Services Task Force and the American College of Physicians shows that they all agree that most lives are saved by screening starting at the age of 40. There is no scientific support for using the age of 50 as a threshold for screening. All women should be provided with the facts and not false information about breast cancer screening so that they can make "informed decisions" for themselves about whether to participate.
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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 | 0,034 | 0,164 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,025 |
| Communication savante | 0,008 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,011 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».