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Enregistrement W2127582729 · doi:10.1001/archinte.165.18.2090

Reduced Screening Mammography Among Women With Diabetes

2005· article· en· W2127582729 sur OpenAlexaffabout
Lorraine L. Lipscombe, Janet E. Hux, Gillian L. Booth

Notice bibliographique

RevueArchives of Internal Medicine · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusMammographyOdds ratioBreast cancerConfidence intervalHealth careObstetricsFamily medicineGerontologyCancerInternal medicineEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Despite regular health care, preventive health issues may be neglected in patients with chronic diseases such as diabetes. Case-control studies in the United States have shown lower mammogram rates in women with diabetes; however, it is not known whether the presence of diabetes mellitus affects mammography use in a Canadian setting, where there is universal access to health care. METHODS: Using health databases in Ontario from April 1, 1999, to March 31, 2002, this retrospective cohort study observed women aged 50 to 67 years, who were free of breast cancer, until their first mammogram in a 2-year period. Mammogram rates were compared between women who had had diabetes for a minimum of 2 years (n = 69 168) and women without diabetes (n = 663 519). RESULTS: Compared with women without diabetes, diabetic patients were older, had more physician visits, were more often from a lower-income neighborhood, and, in those 65 years or older, were less likely to be taking estrogen. The odds ratio of having a mammogram during the 2-year period was 0.68 (95% confidence interval, 0.67-0.70; P<.001) for women with diabetes, and adjustment for age and other covariates did not modify this effect. CONCLUSIONS: Women with diabetes were significantly less likely to have had a mammogram during a 2-year period than were women without diabetes, despite more health care visits. These results suggest that, because of the complexity involved in diabetes care, routine preventive care such as cancer screening is often neglected. These findings highlight the need for better organization of primary care for patients with chronic diseases.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,492

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,264 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
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

Citations114
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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