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Enregistrement W2027029704 · doi:10.15362/ijbs.v13i0.60

Results from a Mammography Audit and Patient Attitudes Study at the Princess Margaret Hospital

2008· article· en· W2027029704 sur OpenAlexaff
Solange Payne, Leander Farrington

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Bahamian Studies · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensPrincess Margaret Cancer Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMammographyBreast cancerAuditContext (archaeology)Medical diagnosisFamily medicineCancerGynecologyHealth careObstetricsGeneral surgeryRadiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reports the results from (1) a mammography audit from the Princess Margaret Hospital and 2) patient attitudes towards mammographs in the context of national risks of breast cancer. The audit allows for the quality of mammographic diagnoses to be assessed. Information on patient attitudes and follow-up to mammograms is required so that health care providers can better interact and educate patients. Between 2000 and 2002 about two percent of 4,322 patients were diagnosed with breast cancer. A family history, previous mastectomy, or a patient having a complaint was found to elevate the risk of breast cancer. In the telephone study, the cancer detection rate was 18.8 per 1000. The positive predictive value of mammogram reports was 15.4%; the recall rate was 12.2%. The biopsy yield was 32.1%. The sensitivity and specificity of mammograms in 2001 were 100% and 89.5% respectively. The telephone study of 1,092 previous patients found that doctors were a major influence in getting patients to have a mammogram. Many women were ignorant about essential aspects of mammography and this probably resulted in many of them not returning for subsequent mammograms. Patients who should have had follow-up appeared not to have followed the doctor's recommendation. National data on breast cancer indicated that women in New Providence have a higher risk of breast cancer compared to women in other Bahamian islands.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,286 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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