Cancer Cases from ACRIN Digital Mammographic Imaging Screening Trial: Radiologist Analysis with Use of a Logistic Regression Model
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine which factors contributed to the Digital Mammographic Imaging Screening Trial (DMIST) cancer detection results. MATERIALS AND METHODS: This project was HIPAA compliant and institutional review board approved. Seven radiologist readers reviewed the film hard-copy (screen-film) and digital mammograms in DMIST cancer cases and assessed the factors that contributed to lesion visibility on both types of images. Two multinomial logistic regression models were used to analyze the combined and condensed visibility ratings assigned by the readers to the paired digital and screen-film images. RESULTS: Readers most frequently attributed differences in DMIST cancer visibility to variations in image contrast--not differences in positioning or compression--between digital and screen-film mammography. The odds of a cancer being more visible on a digital mammogram--rather than being equally visible on digital and screen-film mammograms--were significantly greater for women with dense breasts than for women with nondense breasts, even with the data adjusted for patient age, lesion type, and mammography system (odds ratio, 2.28; P < .0001). The odds of a cancer being more visible at digital mammography--rather than being equally visible at digital and screen-film mammography--were significantly greater for lesions imaged with the General Electric digital mammography system than for lesions imaged with the Fischer (P = .0070) and Fuji (P = .0070) devices. CONCLUSION: The significantly better diagnostic accuracy of digital mammography, as compared with screen-film mammography, in women with dense breasts demonstrated in the DMIST was most likely attributable to differences in image contrast, which were most likely due to the inherent system performance improvements that are available with digital mammography. The authors conclude that the DMIST results were attributable primarily to differences in the display and acquisition characteristics of the mammography devices rather than to reader variability.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».