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Enregistrement W4413097123 · doi:10.1016/j.lana.2025.101180

Is it time for Canada to revisit its approach to prostate cancer screening?

2025· review· en· W4413097123 sur OpenAlexafffundabout
David‐Dan Nguyen, Aïsha Lofters, Christopher J.D. Wallis, Alexandre R. Zlotta, Neil Fleshner, Quoc-Dien Trinh, Antonio Finelli, Laura C. Rosella, Allan S. Detsky, Monique J. Roobol, Girish S. Kulkarni

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Regional Health - Americas · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueProstate Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer CentreMount Sinai HospitalWomen's College HospitalPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of TorontoMovember Foundation
Mots-clésProstate cancerCancerMedicineOncologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Prostate cancer is the third leading cause of cancer death among Canadian men. Despite advances in the last decade mitigating overdiagnosis and overtreatment, Canadian guidelines have recommended against routine prostate-specific antigen (PSA) screening since 2014. This has resulted in opportunistic screening, marked by inequitable access, low-value testing, and missed opportunities for early detection. We review global policy developments, emerging trial data, and implementation strategies, which suggest that organised, risk-stratified screening may improve outcomes and equity. However, overdiagnosis and associated harms remain a concern within organised programs. To address this uncertainty and generate timely, policy-relevant evidence, we propose implementing population-wide, adaptive platform trials embedded in the healthcare system. This design would enable real-time integration of new technologies, standardised protocols, and equitable access-hallmarks of a learning healthcare system. Such a model could help Canada modernise prostate cancer screening while carefully weighing benefits, harms, and equity in a rapidly evolving landscape.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,412
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,195
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,261 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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