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Enregistrement W2019195824 · doi:10.1148/radiol.2451061798

A True Screening Environment for Review of Interval Breast Cancers: Pilot Study to Reduce Bias

2007· article· en· W2019195824 sur OpenAlexaff
Paula B. Gordon, Marilyn J. Borugian, Linda J. Warren Burhenne

Notice bibliographique

RevueRadiology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensBC Cancer Agency
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterval (graph theory)OncologyMedical physicsInternal medicineGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To retrospectively assess the feasibility of an uninformed review process to evaluate interval breast cancers and to compare the number of false-negative cancers detected at uninformed review with the number detected at standard informed review. MATERIALS AND METHODS: Institutional review board approval was obtained for this retrospective study, and informed consent was waived. Mammograms showing interval cancer were included in the daily work of radiologists in a high-volume screening center. Each of three experienced radiologists read studies in the normal screening environment, without knowledge that identifiers had been changed to conceal the fact that studies were not current (ie, uninformed review). Results were compared with the standard review procedure, in which mammograms showing interval cancers were mixed with normal mammograms and read in a panel of 17-20 interval cancers per 80 normal studies by radiologists who were aware that they were participating in a review process (ie, informed review). RESULTS: Of 21 interval cancers, six (29%) were interpreted as positive more often by the informed radiologists than by the uninformed radiologists. For 14 (67%) cancers, there was no difference in detection rate between the two groups, and one cancer (5%) was seen by one of the uninformed radiologists but by none of the informed radiologists. The screening environment review process was found to be feasible at the low volumes tested. CONCLUSION: The number of false-negative cancers was higher in the informed review than in the uninformed review. This result suggests that bias exists with the informed review process.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,670
Score d'incertitude au seuil0,463

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,178
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,218 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations19
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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