Notice bibliographique
Résumé
The most convincing evidence that a factor such as dietary fat is causally related to breast cancer would be obtained from a randomised controlled trial in which exposure to dietary fat intake was systematically varied. A limitation of randomised controlled trials of breast cancer prevention, however, is the large sample size required to detect plausible reductions in risk resulting from the intervention. We describe here experience over a period of 9 years with the use of one risk factor for breast cancer as a criterion for entry to a clinical trial of breast cancer prevention. The risk factor used was the presence of extensive densities in the breast tissue on mammography, which has been found by several investigators to be strongly associated with risk of breast cancer. Using this criterion for selection, 1800 subjects of mean age 46 years were enrolled between 1982 and 1986, and again between 1988 and the present. Throughout this period, the point estimate of annual invasive cancer incidence was approximately 6 per 1000 per year. The observed cancer incidence has been consistently 4-5 times the incidence expected from age-specific breast cancer incidence data for women living in Ontario. These data show that the selection of subjects for a clinical trial of breast cancer prevention using the criterion of extensive breast parenchymal densities does identify a group at substantially increased risk of breast cancer. Use of this criterion for the selection of subjects can substantially reduce the sample size required for a clinical trial of a preventive strategy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».