What does cancer screening have to do with tomato growing?
Notice bibliographique
Résumé
Cancer screening is considered to be a major strategy for combatting cancer. The United States Preventive Services Task Force (USPSTF) recommends screening for five cancers, but the strength of evidence about the effectiveness of screening is limited. To gain insights into the efficacy of early detection requires prospective, blinded, placebo-controlled clinical trials with decades of follow-up and inclusion of millions of participants. Recently, Bretthauer et al. estimated lifetime gained with cancer screening tests by using a meta-analysis of 18 large randomized clinical trials which included more than two million subjects. They asked if cancer screening tests are saving lives and how much life is extended due to commonly used cancer screening tests. Colorectal cancer screening with sigmoidoscopy prolonged lifetime by 110 days, while fecal testing and mammography screening did not prolong life. A modest extension of 37 days was noted for prostate cancer screening with prostate-specific antigen testing and 107 days with lung cancer screening using computed tomography, but these estimates were not statistically significant. The authors concluded that current cancer screening strategies do not significantly prolong life. Based on these data, and the known biological behavior of some cancers, we hypothesized that the current strategies of treating cancer, after detection, could be modified to avoid the side effects of screening, which is a major determinant of the patient's overall survival.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».