Organized breast screening improves reattendance compared to physician referral: a case control study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Ontario Breast Screening Program (OBSP) is a population-based breast screening programme, not requiring physician referral. OBSP invites women by mail to book their next screens. However, women who do not participate in the OBSP, may be referred by physicians to non-OBSP mammography facilities, which do not remind women to book their next screen. METHODS: We identified women without breast cancer prior to June 30, 2011, having bilateral mammography (M) during a baseline period at age 50 - 69 at OBSP or non-OBSP facilities, and during a re-exposure period, at the same facility type. We used a case-control design to study the association of facility type and having M during an outcome period. Cases were women failing to receive the outcome M. Controls were matched by age, census tract, and socioeconomic status. Exposure was baseline facility type. Covariates were comorbidity, residential mobility, and primary care physician (PCP) characteristics. Conditional logistic regression analysis was performed. RESULTS: Cases were less likely to have been screened at OBSP facilities. Failure to receive the outcome M was associated with having moved after re-exposure M (OR = 1.61, 95% confidence interval (CI) 1.52, 1.71), having a male PCP (OR = 1.05, 95% CI 1.02, 1.05), or a higher Charlson score (OR = 1.06 per unit increase, 95% CI 1.03, 1.09). Having re-exposure M at an OBSP facility (OR = 0.18, 95% CI 0.18, 0.19)., having a Canadian trained PCP (OR = 0.83, 95% CI 0.8, 0.87), and having a PCP one year after the re-exposure M (OR = 0.81, 95% CI 0.68, 0.97) were protective against failure to receive the outcome M. CONCLUSIONS: The OBSP, not requiring physician referral, and inviting women by mail to book their next screen, is associated with a lower probability of failure to reattend for subsequent screening than screening by PCP referral to non-OBSP facilities.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».