Ovarian cancer risk in relation to medical visits, pelvic examinations and type of health care provider
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Whether the current recommendations for ovarian cancer prevention and screening (annual history and physical examination) are effective has not been evaluated. We examined the relation between health care use and the risk of ovarian cancer. METHODS: Using a case-control study design, we recorded the frequency of medical visits and pelvic examinations and the type of health care provider visited during a 5-year period from interviews with women with and without ovarian cancer between between July 1998 and July 2003. We used multivariable logistic regression analysis to calculate the adjusted odds ratio of ovarian cancer associated with the frequency of medical visits and pelvic examinations and the type of health care provider. In addition, we stratified cases and controls by menopausal status and cancer histologic subtype and grade. RESULTS: A total of 668 cases and 721 age-matched controls agreed to participate in the study. We observed an increased risk of ovarian cancer among women who, during the 5-year study period, did not have a medical visit (odds ratio [OR] 2.8, 95% confidence interval [CI] 1.5-5.0) or pelvic examination (OR 3.9, 95% CI 2.2-6.9) or who had no regular health care provider (OR 2.7, 95% CI 1.3-5.7). This increase in risk was most pronounced among women who were postmenopausal (no medical visit, OR 7.7, 95% CI 2.6-23.0; no pelvic examination, OR 3.3, 95% CI 1.7-6.0; no health care provider, OR 12.5, 95% CI 2.7-57.5). INTERPRETATION: Although the exact mechanism underlying the association between medical visits, pelvic examinations and type of health care provider and ovarian cancer is unknown, women should be encouraged to maintain regular medical care.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».