Decoupling risk and masking in mammographic density under irregular follow-up using a latent Markov progression–detection framework
Mammographic density is linked to breast-cancer risk but also reduces sensitivity via masking. To decouple risk and masking, we propose a framework for irregular mammographic screening data that regularizes density histories, fits BMI-stratified latent Markov models, and links latent risk states to cancer diagnosis with a detection–risk model. Detectability across BI-RADS categories is treated as a sensitivity parameter and varied over a grid to assess how masking assumptions change risk estimates. In 616 patients, more time in higher-risk latent states increased the odds of cancer diagnosis. Risks are amplified when detectability is assumed higher in less dense tissue and lower in denser tissue, supported by existing evidence, suggesting that current literature may underestimate density-related risks. By attributing risk to latent progression while allowing observed density to operate through detectability, the proposed method decouples risk from detectability.
Dissociation du risque et du masquage dans la densité mammaire lors d'un suivi irrégulier à l'aide d'un cadre de détection de progression de Markov latent
La densité mammaire est liée au risque de cancer du sein, mais réduit également la sensibilité en masquant certaines anomalies. Afin de dissocier le risque et le masquage, nous proposons un cadre pour les données de dépistage mammographique irrégulières qui régularise les antécédents de densité, adapte des modèles de Markov latents stratifiés selon l'IMC et relie les états de risque latents au diagnostic de cancer à l'aide d'un modèle de détection-risque. La détectabilité dans les catégories BI-RADS est traitée comme un paramètre de sensibilité et varie sur une grille, permettant d'évaluer comment les hypothèses de masquage modifient les estimations de risque. Chez 616 patientes, plus le temps passé dans des états latents à haut risque était long, plus les chances de diagnostic de cancer augmentaient. Les risques sont amplifiés lorsque la détectabilité est supposée plus élevée dans les tissus moins denses et plus faible dans les tissus plus denses, ce qui est corroboré par les données existantes, suggérant que la littérature actuelle pourrait sous-estimer les risques liés à la densité. En attribuant le risque à la progression latente tout en permettant à la densité observée d'agir par le biais de la détectabilité, la méthode proposée dissocie le risque de la détectabilité.
Date and Time
-
Langue de la présentation orale
Anglais
Langue des supports visuels
Anglais