Correction for Self-Selection in Breast Cancer Screening. Comment on Dibden et al. Worldwide Review and Meta-Analysis of Cohort Studies Measuring the Effect of Mammography Screening Programmes on Incidence-Based Breast Cancer Mortality. Cancers 2020, 12, 976
Notice bibliographique
Résumé
Observational studies of cancer screening are subject to bias associated with the self-selection of screening participants for whom the underlying probability of cancer death may be different from those who do not participate. Dibden et al. reviewed data on mortality reduction from 27 observational studies of mammography screening expressed in terms of relative risk for women who were screened versus not screened. Results were given, both unadjusted and after application of a correction for self-selection. The correction was based on a constant (1.17)-the ratio of risks of death in screening non-attenders versus those not invited, derived from a Swedish study. For some of the studies this correction had a large effect in diminishing the measured mortality benefit associated with screening. In particular, application to The Pan-Canadian Study of Mammography Screening, a study whose authors had previously tested for and found no evidence of self-selection bias, caused the estimated benefit to decrease from 40% to 10%. The appropriateness of applying a correction based on a constant to a population whose healthcare environment and screening participation rates are very different from those from which it was derived is questionable.
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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 | 0,133 | 0,411 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,011 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,022 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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 ».