Multistate transitional models for measuring adherence to breast cancer screening: A population-based longitudinal cohort study with over two million women
Notice bibliographique
Résumé
Objective Prior work on the disparities among women in breast cancer screening adherence has been methodologically limited. This longitudinal study determines and examines the factors associated with becoming adherent. Methods In a cohort of Canadian women aged 50-74, a three-state transitional model was used to examine adherence to screening for breast cancer. The proportion of time spent being non-adherent with screening was calculated for each woman during her observation window. Using age as the time scale, a relative rate multivariable regression was implemented under the three-state transitional model, to examine the association between covariates (all time-varying) and the rate of becoming adherent. Results The cohort consisted of 2,537,960 women with a median follow-up of 8.46 years. Nearly 31% of women were continually up-to-date with breast screening. Once a woman was non-adherent, the rate of becoming adherent was higher among longer term residents (relative rate = 1.289, 95% confidence interval 1.275-1.302), those from wealthier neighbourhoods, and those who had an identifiable primary care provider who was female or had graduated in Canada. Conclusion Individual and physician-level characteristics play an important role in a woman's adherence to screening. This work improves the quality of evidence regarding disparities among women in adherence to breast cancer screening and provides a novel methodological foundation to investigate adherence for other types of screening, including cervix and colorectal cancer 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 | 0,018 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».