Balancing Shared Decision-Making with Population-Based Recommendations: A Policy Perspective of PSA Testing and Mammography Screening
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Population-based screening programs invite otherwise healthy people who are not experiencing any symptoms to be screened for cancer. In the case of breast cancer, mammography screening programs are not intended for higher risk groups, such as women with family history of breast cancer or carriers of specific gene mutations, as these women would receive diagnostic mammograms. In the case of prostate cancer, there are no population-based screening programs available, but considerable access and use of opportunistic testing. Opportunistic testing refers to physicians routinely ordering a PSA test or men requesting it at time of annual appointments. Conversations between patients and their physicians about the benefits and harms of screening/testing are strongly encouraged to support shared decision-making. There are several issues that make this risk scenario contentious: cancer carries a cultural dimension as a ‘dread disease’; population-based screening programs focus on recommendations based on aggregated evidence, which may not align with individual physician and patient values and preferences; mantras that ‘early detection is your best protection’ make public acceptance of shifting guidelines based on periodic reviews of scientific evidence challenging; and while shared decision-making between physicians and patients is strongly encouraged, meaningfully achieving this in practice is difficult. Cross-cutting these tensions is a fundamental question about what role the public ought to play in cancer screening policy.
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 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 | 0,031 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,024 |
| Communication savante | 0,019 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,016 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».