Frequency and Determinants of a Short-Interval Follow-up Recommendation after an Abnormal Screening Mammogram
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: After imaging assessment of an abnormal screening mammogram, a follow-up examination 6 months later is recommended to some women. Our aim was to identify which characteristics of lesions, women, and physicians are associated to such short-interval follow-up recommendation in the Quebec Breast Cancer Screening Program. METHODS: Between 1998 and 2008, 1,839,396 screening mammograms were performed and a total of 114,781 abnormal screens were assessed by imaging only. Multivariate analysis was done with multilevel Poisson regression models with robust variance and generalized linear mixed models. RESULTS: A short-interval follow-up was recommended in 26.7% of assessments with imaging only, representing 2.3% of all screens. Case-mix adjusted proportion of short-interval follow-up recommendations varied substantially across physicians (range: 4%-64%). Radiologists with high recall rates (≥15%) had a high proportion of short-interval follow-up recommendation (risk ratio: 1.82; 95% confidence interval: 1.35-2.45) compared to radiologists with low recall rates (<5%). The adjusted proportion of short-interval follow-up was high (22.8%) even when a previous mammogram was usually available. CONCLUSIONS: Short-interval follow-up recommendation at assessment is frequent in this Canadian screening program, even when a previous mammogram is available. Characteristics related to radiologists appear to be key determinants of short-interval follow-up recommendation, rather than characteristics of lesions or patient mix. Given that it can cause anxiety to women and adds pressure on the health system, it appears important to record and report short-interval follow-up and to identify ways to reduce its frequency. Short-interval follow-up recommendations should be considered when assessing the burden of mammography screening.
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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 | 0,002 | 0,025 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».