Estimating sojourn time and sensitivity of screening for ovarian cancer using a Bayesian framework
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ovarian cancer is among the leading causes of gynecologic cancer-related death. Past ovarian cancer screening trials using combination of cancer antigen 125 testing and transvaginal ultrasound failed to yield statistically significant mortality reduction. Estimates of ovarian cancer sojourn time-that is, the period from when the cancer is first screen detectable until clinical detection-may inform future screening programs. METHODS: We modeled ovarian cancer progression as a continuous time Markov chain and estimated screening modality-specific sojourn time and sensitivity using a Bayesian approach. Model inputs were derived from the screening arms (multimodal and ultrasound) of the UK Collaborative Trial of Ovarian Cancer Screening and the Prostate, Lung, Colorectal and Ovarian cancer screening trials. We assessed the quality of our estimates by using the posterior predictive P value. We derived histology-specific sojourn times by adjusting the overall sojourn time based on the corresponding histology-specific survival from the Surveillance, Epidemiology, and End Results Program. RESULTS: The overall ovarian cancer sojourn time was 2.1 years (posterior predictive P value = .469) in the Prostate, Lung, Colorectal and Ovarian studies, with 65.7% screening sensitivity. The sojourn time was 2.0 years (posterior predictive P value = .532) in the United Kingdom Collaborative Trial of Ovarian Cancer Screening's multimodal screening arm and 2.4 years (posterior predictive P value = .640) in the ultrasound screening arm, with sensitivities of 93.2% and 64.5%, respectively. Stage-specific screening sensitivities in the Prostate, Lung, Colorectal and Ovarian studies were 39.1% and 82.9% for early-stage and advanced-stage disease, respectively. The histology-specific sojourn times ranged from 0.8 to 1.8 years for type II ovarian cancer and 2.9 to 6.6 years for type I ovarian cancer. CONCLUSIONS: Annual screening is not effective for all ovarian cancer subtypes. Screening sensitivity for early-stage ovarian cancers is not sufficient for substantial mortality reduction.
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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 | 0,061 | 0,202 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».