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Enregistrement W2076509750 · doi:10.1017/s0266462307070171

Patient assessment of tests to detect cervical cancer

2007· article· en· W2076509750 sur OpenAlexaff
Karen Basen‐Engquist, Rachel T. Fouladi, Scott B. Cantor, Eileen H. Shinn, Dawen Sui, Mathilde P. Sharman, Michele Follen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Technology Assessment in Health Care · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCervical Cancer and HPV Research
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineCervical cancerTest (biology)Affect (linguistics)Papanicolaou stainPap testDysplasiaCluster (spacecraft)AnxietyPhysical therapyColposcopyConjoint analysisClinical psychologyPreferenceCancerCervical cancer screeningGynecologyInternal medicinePsychiatryPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: This study was undertaken to understand how women view characteristics of tests for cervical dysplasia, because these characteristics can affect patient decision-making about screening and follow-up. METHODS: We recruited women who participated in a clinical trial of optical spectroscopy for the diagnosis of cervical dysplasia and used conjoint analysis to assess the women's preferences concerning test attributes. One group of women had a history of an abnormal Papanicolaou smear (diagnostic sample), while the other group did not (screening sample). Participants rated pairs of test scenarios that varied on characteristics such as test sensitivity and painfulness. Based on their responses, the relative importance of test sensitivity, specificity, timing of results feedback and treatment, and pain were calculated, and a cluster analysis was done to identify subgroups of participants with different preference patterns. RESULTS: In the overall sample, sensitivity was the most important attribute, followed by timing, specificity, and pain. Cluster analysis revealed four distinct groups who placed varying importance on each characteristic. The participants in the cluster for which pain was the most important attribute were more likely to be diagnostic patients, non-white, and have low education levels. They also reported more anxiety and pain during the examination than participants in other clusters. CONCLUSIONS: To continue to reduce morbidity and mortality from cervical cancer, developers of new testing procedures should take into account test attributes such as these, which may affect adherence to screening and diagnostic follow-up to further minimize morbidity and mortality from cervical cancer.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,461 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations17
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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