A cluster randomized, controlled trial of breast and cervix cancer screening in Mumbai, India: methodology and interim results after three rounds of screening
Notice bibliographique
Résumé
Cervix and Breast cancers are the most common cancers among women worldwide and extract a large toll in developing countries. In May 1998, supported by a grant from the NCI (US), the Tata Memorial Hospital, Mumbai, India, started a cluster-randomized, controlled, screening-trial for cervix and breast cancer using trained primary health workers to provide health-education, visual-inspection of cervix (with 4% acetic acid-VIA) and clinical breast examination (CBE) in the screening arm, and only health education in the control arm. Four rounds of screening at 2-year intervals will be followed by 8 years of monitoring for incidence and mortality from cervix and breast cancers. The methodology and interim results after three rounds of screening are presented here. Good randomization was achieved between the screening (n = 75360) and control arms (n = 76178). In the screening arm we see: High screening participation rates; Low attrition; Good compliance to diagnostic confirmation; Significant downstaging; Excellent treatment completion rate; Improving case fatality ratios. The ever-screened and never-screened participants in the screening arm show significant differences with reference to the variables religion, language, age, education, occupation, income and health-seeking behavior for gynecological and breast-related complaints. During the same period, in the control arm we see excellent participation rate for health education; Low attrition and a good number of symptomatic referrals for both cervix and breast.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».