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Enregistrement W4389276416 · doi:10.18103/mra.v11i11.4752

Breast Cancer Screening in Latin America: The Challenge to Move from Opportunistic to Organized-Systematic Screening

2023· article· en· W4389276416 sur OpenAlexaboutno aff
Klaus Püschel, Paz S, Marsha D. Fowler, Z Vescovic, Ignacia Fuentes, César Sánchez, Francisco Acevedo

Notice bibliographique

RevueMedical Research Archives · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFondo de Financiamiento de Centros de Investigación en Áreas PrioritariasAgencia Nacional de Investigación y Desarrollo
Mots-clésLatin AmericansMedicineBreast cancerDemographyCancerMortality rateBreast cancer screeningGeographyMammographyPolitical scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Breast cancer is the leading cause of death from cancer among women in Latin America. Most Latin American countries started national mammogram screening programs a decade ago. The implementation level and effects of screening programs in Latin America have not been evaluated. Aim: To evaluate the association between screening programs implementation and breast cancer mortality in selected North American and European countries compared to a group of Latin American countries with national screening programs. Methods: The study applied an ecological design with secondary data from official national and international sources. Join point regression analysis was conducted to describe the trends in mortality rates in a group of five Latin American countries (Brazil, Chile, Colombia, Costa Rica and Mexico) with five Non-Latin American countries (Canada, Spain, Sweden, United Kingdom and the United States of America). The association between screening and mortality rates was explored using correlation and linear regression. National cancer plans were assessed to describe screening strategies among selected countries. Results: A significant reduction in standardized breast cancer mortality rates was observed in all Non-Latin American countries with an Average Annual Percent Change (AAPC) of -2.00 (p<.05, 95%CI [-3.33, -0.70]) for the period 2010-2020. In contrast, Latin American countries reported a significant increase in the AAPC of +1.38 (p<.05, 95%CI [0.86,1.76]) in breast cancer mortality rates for the period 2010-2020. For Latin American countries, with screening rates below 50%, there was no correlation between screening and mortality rates for the period 1985-2020 (r = -0.17, p = .78). For non-Latin American countries, with screening rates over 70%, the linear regression model explained significantly 55% of the variance in mortality rates (R2aj =.55, F (5,14) = 5.69, p = .005), with a negative and significant effect of mammogram screening on mortality rates (β = -0.14, p = .01). The National Plans analysis revealed an opportunistic screening model for Latin American countries and an organized-systematic model in Non-Latin American countries. Conclusion: There is an association between the level of implementation of screening programs and mortality rates from breast cancer. Latin American countries should transform their opportunistic strategy into an organized-systematic model.

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)0,053
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,058
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,280

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0530,058
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,227
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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