Adherence to breast screening guidelines and breast cancer mortality: a population cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Population-based breast screening programs diagnose cancers at earlier stage when they are easier to treat. Indeed, individuals screened as part of the Ontario Breast Screening Program (OBSP) are diagnosed with a lower stage of breast cancer than those who have never been screened. We sought to determine if adherence to OBSP guidelines is associated with differences in the rate of death from breast cancer in addition to cancer stage at diagnosis. METHODS: 48,927 women ≥ 51 years diagnosed with a first primary breast cancer in Ontario 2010-2017 were included and classified as an adherent screener, partial screener, or non-screener. The cohort was developed using administrative health databases linked by Ontario Health. Cause-specific hazard ratios (HR) and 95% confidence intervals (CI) were used to examine the association between adherence to OBSP guidelines and the rate of breast cancer death adjusting for age, rurality, and history of a prior cancer diagnosis. Death from non-breast cancer causes was considered a competing risk. RESULTS: Compared to adherent screenings, non-screeners and non-adherent screeners had higher rates of death from breast cancer (HR: 3.59, 95% CI 3.30-3.90 and HR: 1.69, 95% CI 1.47-1.95 respectively). Further, non-adherent screeners (i.e., screened ≥ once) had a lower rate of breast cancer death than non-screeners (HR: 0.47, 95% CI 0.41-0.54). INTERPRETATION: Individuals screened in the OBSP have a lower rate of death from breast cancer than non-screeners, even if they are not meeting screening guidelines. These findings suggest women should be encouraged to participate in breast screening regardless of their frequency of use.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».