Celebrities and screening: a measurable impact on high-grade cervical neoplasia diagnosis from the ‘Jade Goody effect’ in the UK
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The celebrity Jade Goody's cervical cancer diagnosis was associated with increased UK cervical screening attendance. We wanted to establish if there was an increase in high-grade (HG) cervical neoplasia diagnoses, and if so, what the characteristics of the women with HG disease were. METHODS: We analysed prospective data on 3233 consecutive colposcopy referrals in North East London, UK, from 01 April 2005 to 30 June 2010. Characteristics and outcomes of pre- and post-Goody cohorts were compared. RESULTS: Goody's diagnosis was associated with an increased incidence of colposcopy referrals in all subsequent annual quarters (incidence rate ratio (IRR) 1.3-1.9, P<0.002-P<0.0005) and increased HG disease diagnoses in the fourth quarter 2008/2009 (IRR 1.3, P=0.05) and first quarter 2009/2010 (IRR 1.3, P=0.07). We observed 1.90-fold (CI: 1.06-3.39), 2.06 (CI: 1.13-3.76) and 2.13-fold (CI: 1.07-4.25) respective increases in the odds of HG disease women being screening-naive in the first and second quarter 2009/2010, and the first quarter 2010/2011 (P<0.04, P<0.02 and P<0.04, respectively). There was a 2.23-fold increase in the odds of screening-naive HG disease women being symptomatic post-Goody's diagnosis (P=0.023). The age distributions of the pre- and post-Goody cohorts did not differ in any study group. CONCLUSION: Continued publicity about celebrities' diagnoses might encourage screening in at-risk populations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».