Accuracy of Self-Reported Breast Cancer Information among Women from the Ontario Site of the Breast Cancer Family Registry
Notice bibliographique
Résumé
Obtaining complete medical record information can be challenging and expensive in breast cancer studies. The current literature is limited with respect to the accuracy of self-report and factors that may influence this. We assessed the agreement between self-reported and medical record breast cancer information among women from the Ontario site of the Breast Cancer Family Registry. Women aged 20-69 years diagnosed with incident breast cancer 1996-1998 were identified from the Ontario Cancer Registry, sampled on age and family history. We calculated kappa statistics, proportion correct, sensitivity, specificity, and positive and negative predictive values and conducted unconditional logistic regression to examine whether characteristics of the women influenced agreement. The proportions of women who correctly reported having received a broad category of therapy (hormone therapy, chemotherapy, radiation, or surgery) as well as sensitivity and specificity were above 90%, and the kappa statistics were above 0.80. The specific type of hormonal or chemotherapy was reported with low-to-moderate agreement. Aside from recurrence, no factors were consistently associated with agreement. Thus, most women were able to accurately report broad categories of treatment but not necessarily specific treatment types. The finding of this study can aid researchers in the use and design of self-administered treatment questionnaires.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».