Volume of screening mammography and performance in the Quebec population-based Breast Cancer Screening Program
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In the Quebec Breast Cancer Screening Program (Programme quebecois de depistage du cancer du sein [PQDCS]), radiologists' and facilities' volumes of screening mammography vary considerably. We examined the relation of screening-mammography volume to rates of breast cancer detection and false-positive readings in the PQDCS. METHODS: The study population included 307,314 asymptomatic women aged 50-69 years screened during 1998-2000. Breast cancer detection rates were analyzed by comparing all women with screening-detected breast cancer (n = 1709) and a 10% random sample of those without (n = 30,560). False-positive rates were analyzed by comparing the 3159 women with false-positive readings and the 27,401 others in the 10% random sample. Characteristics of participants, radiologists and facilities were obtained from the PQDCS information system. Data were analyzed by means of logistic regression. RESULTS: The rate of breast cancer detection appeared to be unrelated to the radiologist's screening-mammography volume but increased with the facility's screening-mammography volume. The breast cancer detection rate ratio for facilities performing 4000 or more screenings per year, compared with those performing fewer than 2000, was 1.28 (95% confidence interval [CI] 1.07-1.52). In contrast, the frequency of false-positive readings was unrelated to the facility's screening volume but was inversely related to the radiologist's screening volume: the rate ratio for readers of 1500 or more screenings per year compared with those reading fewer than 250 was 0.53 (95% CI 0.35-0.79). INTERPRETATION: Radiologists' and facilities' caseloads showed independent and complementary associations with performance of screening mammography in the PQDCS. Radiologists who worked in larger facilities and read more screening mammograms had higher breast cancer detection rates while maintaining lower false-positive rates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».