MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W164674300 · doi:10.24095/hpcdp.34.1.05

Prevalence of self-reported hysterectomy among Canadian women, 2000/2001–2008

2014· article· en· W164674300 sur OpenAlexaffvenueabout
Agata Stankiewicz, L Pogany, Cathy Popadiuk

Notice bibliographique

RevueChronic diseases and injuries in Canada · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHysterectomyCervical cancerDemographyIncidence (geometry)Confidence intervalPopulationCervical cancer screeningPrevalenceCervical screeningGynecologyObstetricsCancerEnvironmental healthSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Hysterectomy is one of the most frequently performed surgical procedures among Canadian women. The consequence is a population that no longer requires cervical cancer screening. The objective of our analysis was to provide more accurate estimates of eligible participation in cervical screening by estimating the age-specific prevalence of hysterectomy among Canadian women aged 20 to 69 by province and territory between 2000/2001 and 2008. METHODS: Self-reported hysterectomy prevalence was obtained from the 2000/2001, 2003 and 2008 Canadian Community Health Survey. Age-specific prevalence and 95% confidence intervals (CIs) were estimated for Canada and provinces and territories for the three time periods. RESULTS: Interprovincial variations in hysterectomy prevalence were observed among women in each age group and time period. Among women aged 50 to 59, prevalence was as high as 35.1% (95% CI: 25.8-44.3) (p<.01) in 2008 and appeared to decrease in all provinces from 2000/2001 to 2008. CONCLUSION: Interprovincial and time period variation suggest that using hysterectomy prevalence to adjust the population eligible for cervical cancer screening may be helpful to inform more comparable screening participation rates. In addition, both cervical cancer incidence and mortality rates can be adjusted by hysterectomy to ensure estimates across time and provinces and territories are also comparable.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations31
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueChronic diseases and injuries in CanadaMême sujetCervical Cancer and HPV ResearchTravaux en français237 207