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Enregistrement W2049797495 · doi:10.1002/cncr.10921

Metaanalysis of the accuracy of rapid prescreening relative to full screening of pap smears

2002· review· en· W2049797495 sur OpenAlexaff
Marc Arbyn, Ulrich Schenck, Erin Ellison, Anton Hanselaar

Notice bibliographique

RevueCancer · 2002
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensUniversity of TorontoLakeridge Health
Organismes subventionnairesEuropean CommissionAustralian Government
Mots-clésMedicineRelative riskMeta-analysisConfidence intervalDysplasiaCarcinoma in situCervical screeningCarcinomaInternal medicineCancerCervical cancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Efficient quality assurance and improvement measures are essential ingredients in a well organized cytology-based program for cervical carcinoma screening. Various pap smear review procedures, aiming for optimization of accuracy, are described throughout the literature. Evaluation and synthesis of those methods are needed. In a previous study, we pooled data on the diagnostic quality of rapid reviewing (RR) of cervical smears initially reported as normal or unsatisfactory. We now focus on rapid prescreening (RPS) of unreported smears. METHODS: Six published studies on the accuracy of RPS relative to subsequent full screening were pooled using metaanalytic methods. Individual and pooled sensitivity, specificity, and predictive values were assessed using forest plots. Random effect pooling methods were used for interstudy heterogeneity. Variation in sensitivity according to influencing factors was explored by metaregression. RESULTS: The pooled average sensitivity of RPS was 64.9% (95% confidence interval [CI] 50.7-79.1%) for all abnormalities, 72.6% (95% CI 60.6-85.2%) for low-grade lesions or more severe, and 85.7% (95% CI 77.8-93.6%) for high-grade lesions or more severe. The pooled specificity was estimated at 96.8% (CI 95.8-97.8%). The sensitivity increased significantly with duration of screening and decreased with workload. Almost 3% of all abnormal slides were detected only by RPS (2.8%; CI 0.0-5.8%). This is comparable to the proportion of false-negative smears detectable by RR. CONCLUSIONS: Rapid prescreening has a high yield for severe dysplasia and shows diagnostic properties that support its use as a quality control procedure in cytologic laboratories. We showed previously that RR is superior to full reviewing of a 10% random sample of negative slides (10% FR). Because the yield of additional abnormalities found by RR and RPS is comparable, we expect RPS to be more efficient than 10% FR as well.

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)0,034
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,069
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0340,069
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,065
Bibliométrie0,0050,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,210
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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