The association between visiting a primary care provider and uptake of periodic mammograms as women get older
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine whether visits to a primary care provider (PCP) are associated with the uptake of periodic mammograms as women get older. METHODS: The cohort consisted of 2,389,889 women resident in Ontario, Canada, aged 50 to 79 at any point from 2001 to 2010, who were cancer-free and eligible for the Ontario Health Insurance Plan prior to study entry. Non-parametric estimation was used to describe the mean cumulative number of periodic mammograms for women with and without recent exposure to a PCP, as a function of age. Using age as the time scale, a recurrent event regression model was also implemented to examine the association between exposure to a PCP and rate of periodic mammograms, adjusted for income quintile and comorbidity. RESULTS: The mean observation window was 7.0 years. Uptake of periodic mammograms was significantly higher for women with recent exposure to a PCP compared with those without. This trend remained consistent as women aged, and the magnitude of the association increased for women aged 65 or older. The relative rate of periodic mammograms was lower than 1 and consistently decreased as women from lower income quintiles were compared with women from the wealthiest quintile. CONCLUSION: Visits to a PCP play an important role in uptake of periodic mammograms, and this association increases as women age.
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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 | 0,000 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».