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Enregistrement W4411469068 · doi:10.25318/82-003-x202500600001-eng

Comparing Canada's OncoSim-Breast model with the United States' Cancer Intervention and Surveillance Modeling Network (CISNET) breast cancer models

2025· article· en· W4411469068 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésBreast cancerMedicineMammographyBreast cancer screeningDemographyCancerCohortPopulationGynecologyObstetricsGerontologyInternal medicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The OncoSim-Breast model, developed by the Canadian Partnership Against Cancer and Statistics Canada, represents breast cancer-related events in the Canadian female population. This study aimed to compare OncoSim-Breast with recent results from the United States' National Cancer Institute's Cancer Intervention and Surveillance Modeling Network (CISNET) breast cancer models. The primary focus was on the impact of extending breast cancer screening to women aged 40 to 49. Data and methods: The OncoSim-Breast model used Canadian demographics, competing mortality, and test performance, while the CISNET models used comparable United States data to analyze 10 different mammography screening scenarios. Lifetime outcomes were calculated for a cohort of 40-year-old women born in 1980, assuming perfect adherence to digital mammography screening. OncoSim-Breast's estimates were compared with the median and range of estimates from the five CISNET models. The primary outcomes were breast cancer deaths averted and life years gained per 1,000 40-year-old women. Results: OncoSim-Breast projected that starting screening at age 40 would lead to 1.7 breast cancer deaths averted and 53 life years gained per 1,000 women, compared with starting screening at age 50. CISNET models projected a median of 1.3 breast cancer deaths averted (range 0.8 to 3.2) and 43 life years gained (range 31 to 103) per 1,000 women for the same scenario. Secondary outcomes estimated by OncoSim-Breast and CISNET models were similarly consistent and comparable. Interpretation: This study demonstrates that OncoSim-Breast's estimates of the impact of starting breast cancer screening earlier align with those from CISNET models.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,174

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2025
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