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Enregistrement W4323978792 · doi:10.1016/j.gim.2023.100820

Validation of the International Breast Cancer Intervention Study (IBIS) model in the High Risk Ontario Breast Screening Program: A retrospective cohort study

2023· article· en· W4323978792 sur OpenAlexafffundabout
Jennifer D. Brooks, Ashley Mah, Rebecca Christensen, Jasleen Arneja, Andrea Eisen, Anna M. Chiarelli

Notice bibliographique

RevueGenetics in Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensHealth Sciences CentreCancer Care OntarioSunnybrook Health Science CentrePublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchConnaught FundUniversity of TorontoCancer Care Ontario
Mots-clésMedicineIbisBreast cancerQuartileConcordanceRetrospective cohort studyCohortBreast cancer screeningRisk assessmentCohort studyOdds ratioDemographyGynecologyCancerConfidence intervalInternal medicineMammography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Women with a remaining lifetime risk of breast cancer of ≥25%, estimated using the International Breast Cancer Intervention Study (IBIS) model, were eligible for the High Risk Ontario Breast Screening Program. This study examined the performance of IBIS 10-year risk estimates in the program. METHODS: This retrospective study included 7487 women aged 30 to 69 years referred to the High Risk Ontario Breast Screening Program between July 1, 2011, and December 31, 2016, with follow-up until December 31, 2018. Model calibration and discrimination were assessed. Analyses were conducted overall and stratified by age (< or ≥50 years). Different 10-year risk thresholds were compared with the current eligibility criteria. RESULTS: Overall, IBIS overestimated the risk of breast cancer with an expected vs observed case ratio of 1.17 (95% CI = 1.04-1.35). Overestimation was highest in women aged 50 to 69 years (expected vs observed case ratio = 1.29, 95% CI = 1.03-1.69) and for those in the top quartile of risk. Overall discrimination was fair with a concordance statistic of 0.66 (95% CI = 0.63-0.70). Furthermore, when using different 10-year risk eligibility thresholds, most cases would have been missed in the 30 to 49 age group using the 8% 10-year risk threshold, whereas relatively few women aged 50 to 69 would have been ineligible at any of the thresholds examined. CONCLUSION: We found that IBIS overestimated the risk of breast cancer in this screening cohort but had adequate discrimination. Age-specific risk thresholds should be considered to optimize the program eligibility criteria.

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)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,054
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,732
Score d'incertitude au seuil0,532

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,054
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,313 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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