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Enregistrement W2248714966

Effets des caractéristiques des femmes et des technologues sur la qualité du positionnement en mammographie de dépistage, Programme québécois de dépistage du cancer du sein 2004-2005 : analyses préliminaires

2010· article· fr· W2248714966 sur OpenAlexaboutno aff
Hervé Tchala Vignon Zomahoun

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2010
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le cancer du sein est le cancer le plus fréquent chez les femmes québécoises et canadiennes selon Statistiques Canada. Le moyen de dépistage de choix accepté dans la littérature et adopté par le Programme Québécois de Dépistage du Cancer du Sein (PQDCS) initié en mai 1998 est la mammographie. Le positionnement est l'une des composantes majeures qui contribuent à la qualité de la mammographie. Le but de cette analyse est d'une part de décrire la qualité de la mammographie et la qualité du positionnement des mammographies de dépistage du PQDCS, et d'autre part d'estimer l'effet des caractéristiques des femmes et des technologues sur la qualité du positionnement. Cette étude est basée sur un échantillonnage aléatoire de 638 mammographies de femmes dépistées au PQDCS en 2004 ou 2005 et de 217 technologues qui les ont réalisées. La qualité de ces mammographies est évaluée par un membre de l'Association Canadienne des Radiologistes (ACR), expert et expérimenté en évaluation de la qualité de la mammographie pour l'accréditation des centres au PQDCS. Les analyses statistiques effectuées sont de type hiérarchique à deux niveaux : femmes dépistées au niveau 1, technologues au niveau 2. Comme résultats, 58% des mammographies ont été jugés de qualité globale inadéquate et, parmi ces dernières, 86% avaient un positionnement inadéquat. Les problèmes les plus fréquents lorsque la mammographie a un positionnement inadéquat sont le muscle pectoral concave/étroit (17,5%) et le pli de la peau (17,3%). Une association statistiquement significative a été identifiée entre la qualité du positionnement en mammographie et trois caractéristiques des femmes soient l'année du dépistage (RC= 0,58 avec IC95%= 0,40-0,85 et p= 0,005 pour 2005 comparativement à 2004), la parité (RC= 0,48 avec IC95o/= 0,29-0,79 et/?= 0,004 pour les femmes qui ont eu au moins un enfant comparativement à celles qui n'en ont pas eu), et l'indice de masse corporelle (IMC) qui, lorsqu'il augmente, est associé à une augmentation de la cote de mammographies avec positionnement inadéquat (IMC > 30 kg/m2 versus IMC < 20 kg/m , RC= 5,29, IC95%=2,20-12,72). Pour les technologues, seule la durée moyenne que la technologue met pour réaliser une mammographie est statistiquement associée à la qualité du positionnement avec une tendance statistiquement significative (> 10 min versus 4 à 10 min, RC= 2,30, IC95%= 1,39-3,82). En somme, cette analyse préliminaire d'une étude qui inclura éventuellement environ deux fois plus de femmes montre que l'atteinte de la qualité adéquate du positionnement bien que s'améliorant de l'année 2004 à l'année 2005, demeure un défi de taille. L'analyse montre aussi que la difficulté de faire une mammographie avec positionnement adéquat varie de façon importante avec les caractéristiques des femmes dépistées en particulier leur indice de masse corporelle et le fait d'avoir ou de ne pas avoir eu d'enfants. Cette étude préliminaire n'a pu mettre clairement en évidence une relation entre la qualité du positionnement en mammographie de dépistage et les caractéristiques des technologues. L'identification de caractéristiques des technologues associées à la qualité du positionnement en mammographie de dépistage sera peut-être possible lors des analyses finales de l'étude qui incluront plus de sujets.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,405
Score d'incertitude au seuil0,815

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,265 · 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.

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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
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