Estimating the Proportion of Overdiagnosis among Prostate, Breast, and Thyroid Cancers in China: Findings from the Global Burden of Disease 2019
Notice bibliographique
Résumé
The incidence of prostate, breast, and thyroid cancers has increased in China over the past few decades. Whether and how much these increases can be attributed to overdiagnosis are less understood. This study aimed to estimate the proportion of overdiagnosis among these three cancers in China during 2004–2019. The age-specific cancer incidence, cancer mortality, and all-cause mortality in China were extracted from the Global Burden of Diseases 2019. The lifetime risk of developing and that of dying from each cancer were calculated using the life table method. The proportion of overdiagnosis of a cancer was estimated as the difference between the lifetime risk of developing the cancer and that of suffering from the cancer (including death, metastasis, and symptoms caused by the cancer), further divided by the lifetime risk of developing the cancer. The highest possible values of these parameters were adopted in the estimation so as to obtain the lower bounds of the proportions of overdiagnosis. Sensitivity analyses assuming different lag periods between the diagnosis of a cancer and death from the cancer were performed. The results showed that the lifetime risk of developing prostate, breast, and thyroid cancer increased dramatically from 2004 to 2019 in China, while the increase in the lifetime risk of dying from these cancers was less pronounced. The proportions of overdiagnosis among prostate, breast, and thyroid cancers were estimated to be 7.88%, 18.99%, and 24.92%, respectively, in 2004, and increased to 18.20%, 26.25%, and 29.24%, respectively, in 2019. The increasing trends were statistically significant for all three cancers (all p < 0.001). In sensitivity analyses, the proportions of overdiagnosis decreased, but upward trends over time remained for all three cancers. In conclusion, the overdiagnosis of prostate, breast, and thyroid cancers in China increased from 2004 to 2019, with the highest proportion seen in thyroid cancer and the most rapid increase seen in prostate cancer. Multifaceted efforts by policy makers, guideline developers, and clinicians are needed to tackle this problem.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».