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Enregistrement W4414147952 · doi:10.1136/ebm-2025-pod.9

009 Frequency of low-value cancer screening: a nationwide population-based study

2025· article· en· W4414147952 sur OpenAlexaff
Vladimir Jolidon, B. van der Linden, Nicolas Rodondi, Stéphane Cullati, Arnaud Chioléro

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueBiomedical Ethics and Regulation
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancer screeningGuidelineCancer screeningCancerTest (biology)Screening testMEDLINEProstate cancerHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Cancer screening is only recommended when the benefits of a screening test outweigh its harms at a reasonable cost. Evidence-based guideline recommendations produced by independent expert bodies are an important decision-making tool that should guide cancer screening practices. Screening outside of these recommendations is a form of low-value care that can lead to unnecessary harm including overdiagnosis. Our goal was to estimate the frequency of colorectal, breast, cervical, and prostate cancer screening outside of the recommended age guidelines in Switzerland. Method We undertook a secondary data analysis of the 2022 Swiss Health Survey, a random-sampled nationwide population-based cross-sectional survey of 21,930 (36.2% participation rate) Swiss residents aged 15 years and above. Survey participants underwent telephone interviews where they self-reported cancer screening use for breast, cervical, colorectal, and prostate cancer. Participants indicated whether they had undergone specified screening tests and, if they had, the reason (preventive or other) and timing of their most recent corresponding test. We calculated participants’ age at screening and classified participants as either having not undergone screening, undergone screening within United States Preventive Service Taskforce (USPSTF) A, B, and C grade and A and B grade recommendations, or undergone screening outside these recommendations, respectively. Results Cancer screening outside of USPSTF A, B, and C recommendations was observed among 40.2% of older adults 75 years old or more (75+), with a higher proportion among women (44.5%) than men (35.1%) within this age group. The proportion of adults aged 75+ who have been screened outside of A and B recommendations was 50.4% (women: 50.2%; men: 50.5%). Among adults aged 40–59, the proportions screened outside of A, B, and C recommendations were 12.3% and 20.9% for A and B recommendations. Among women aged 20–39 years, screening outside of recommendations was observed at 9.9% for both A, B, and C and A and B recommendations. Cervical and prostate cancer screening were the most frequently used outside of A, B, and C recommendations among adults aged 75+ (37.1% of women; 34.0% of men). Conclusions Cancer screening outside of evidence-based recommendations is highly common, especially among older adults. These low-value screening practices likely contribute to high rates of overdiagnosis and overtreatment of inconsequential cancers. Interventions aimed at de-implementing and deterring this form of low-value care urgently need to be developed to prevent overdiagnosis.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,334 · 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'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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