Mammographic screening: evidence from randomised controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: All randomised breast cancer screening trials have shown a\n reduction in breast cancer mortality in the 'invited for mammography'\n screening arm compared with the 'control arm' for women aged 50 years and\n older at randomisation (overall 25%). However, individually published\n point estimates differ and concern has been raised about methodological\n quality and outcome measures. Materials and Methods Review of the evidence\n on breast cancer mortality reduction and discussion of the causes of\n difference in point estimates in the five Swedish and Canadian trials. A\n summary of the prerequisites for methodological quality and its available\n evidence from the trials is given. Data to support breast cancer mortality\n as a correct outcome measure are presented. RESULTS: There is no reason\n not to use breast cancer mortality as an outcome measure for trials\n intended to reduce breast cancer mortality, both from a clinical and a\n methodological point of view. Everything possible was performed in these\n trials in order to determine this outcome measure as accurately as\n possible. The fact that a few of the trials showed a relatively large\n breast cancer mortality reduction and others far lower reduction rates is\n irrelevant, if one does not consider the background situation in the\n region before the trial started, the design of the trial or quality of\n screening. CONCLUSIONS: There seems no reason to change or halt the\n current nation-wide population-based screening programmes. Nor is there\n any justifiable reason for negative reports towards women or\n professionals.
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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 | 0,084 | 0,389 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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 ».