Skip to content

Wpływ badań przesiewowych i terapii adiuwantowej na śmiertelność z powodu raka piersi ad 7

2 miesiące ago

715 words

Te siedem gęstości następnie uśredniono z jednakowymi ciężarami, aby uzyskać szacunkowy rozkład wspólnego stawu biodrowego. Wzgórze w panelu B jest trójwymiarowym renderingiem wykresu warstwicowego. Wysokość wzgórza pokazuje prawdopodobieństwo odpowiednich redukcji wynikających z badań przesiewowych i leczenia. Na przykład punkt znajdujący się w pobliżu wierzchołka wzgórza (od 10 do 15 procent w przypadku badań przesiewowych i od 15 do 20 procent w przypadku obróbki) jest około dwukrotnie bardziej prawdopodobny od stanu rzeczywistego niż punkt na trzecim co do wielkości konturze w panelu A . Rysunek 3A przedstawia wykres konturowy szacowanego rozkładu większej populacji wyników modelu, z którego nasze siedem modeli reprezentuje próbkę. Rozważając wyniki wszystkich siedmiu modeli, najbardziej prawdopodobny wniosek jest taki, że udział badań przesiewowych i leczenia uzupełniającego jest podobny. Rozpowszechnienie rozkładu pokazanego na rysunku 3B odzwierciedla niepewność, która jest obecna w dostępnych danych i różnice w podejściach do modelowania.
Dyskusja
Prezentujemy wyniki z siedmiu modeli opracowanych w celu oszacowania wpływu mammografii i terapii adiuwantowej na wskaźniki zgonów z powodu raka piersi w latach 1975-2000 w Stanach Zjednoczonych. Modele wykorzystywały wspólne źródła danych, ale ich podejścia i założenia różniły się. Pomimo tych różnic, wszystkie siedem grup stwierdziło, że badania przesiewowe i leczenie przyczyniły się do obserwowanego spadku śmiertelności z powodu raka piersi i że spadek ten można wytłumaczyć połączeniem badań przesiewowych i terapii, a nie pojedynczo.
Chociaż wnioski z tych modeli są jakościowo podobne, ich szacunki są różne. Ta zmienność nie jest zaskakująca, biorąc pod uwagę różnorodność podejść i założeń modelowania. Chociaż dążyliśmy do pewnej spójności w modelowaniu za pomocą powszechnych źródeł danych dotyczących stosowania mammografii i terapii adiuwantowej w czasie, wskaźników zgonów z przyczyn innych niż rak piersi oraz tendencji w częstości występowania na tle, które nie były spowodowane badaniem przesiewowym, niektóre grupy zaangażowane w naszym konsorcjum wykorzystano równoważne wejściowe zmienne odpowiadające strukturze ich modeli. Ponadto, w celu oszacowania zmiennych właściwych dla ich modeli, grupy wykorzystały różne zestawy danych (informacje z nadzoru, wyniki metaanaliz dotyczących prób leczenia i dane z badań przesiewowych). Niektóre modele skupiały się na inwazyjnym raku piersi, a inne na raku przewodowym in situ w historii naturalnej i badaniach przesiewowych. Różnice we wnioskach odzwierciedlają niepewność w interpretacji dostępnych informacji, a nie sprzeczności między modelami.
Zmienność wniosków ilościowych we wszystkich modelach (rys. 3 i tabela 3) pokazuje wzajemne oddziaływanie między badaniem przesiewowym a leczeniem. Badanie przesiewowe nie przyniosłoby żadnych korzyści, gdyby nie nastąpiło leczenie (w tym chirurgiczne), a leczenie może być bardziej skuteczne, jeśli rak zostanie wykryty we wcześniejszych stadiach badań przesiewowych. Ponieważ coraz częstsze stosowanie terapii adjuwantowych i badań przesiewowych odbywało się przez prawie te same okresy, rozróżnienie między tymi dwoma efektami nie jest łatwe. Konsekwencją równoczesnego wprowadzenia dwóch interwencji jest to, że niewielkie zmiany w założeniach modelowania mogą spowodować znaczące zmiany szacowanych efektów Pocieszające jest to, że wnioski jakościowe zgadzają się z tą wrażliwością na założenia.
Nieznaczna ujemna korelacja statystyczna między oszacowaniami modeli względnego udziału obu interwencji (ryc. 3) odzwierciedla intuicyjne wyobrażenie, że albo badanie przesiewowe albo terapia może zapewnić część korzyści, których nie oferuje druga interwencja. Na przykład, jeśli terapia adiuwantowa wyjaśnia więcej obserwowanej redukcji śmiertelności, to mniej pozostaje dla wyjaśnienia w celu przeprowadzenia badań przesiewowych. Jeden z modeli (model M) w szczególności dotyczył niepewności wewnątrz modelu. Zmienność modeli pokazanych na rysunku 3A jest podobna do zmienności wyników modelu M (nie pokazano), co sugeruje, że zmienność między modelami jest podobna w skali do zmienności w oszacowaniu pojedynczego modelu po niepewności związanej z różnymi aspektami analiza jest rozliczana.
Rozwiązanie złożonego problemu zdrowia publicznego poprzez współpracę siedmiu grup modelujących jest niezwykłe w naukach medycznych i medycznych. Wyzwania związane z porównaniami modeli zostały złagodzone dzięki wspólnym wysiłkom.
[przypisy: rehabilitacja sportowa warszawa, dentysta warszawa centrum, terapia grupowa poznań ]
[więcej w: kwas glikolowy apteka, duomox, eurokadra ]

0 thoughts on “Wpływ badań przesiewowych i terapii adiuwantowej na śmiertelność z powodu raka piersi ad 7”