Detection Rate, Recall Rate, and Positive Predictive Value of Digital Compared to Screen-Film Mammography in the Quebec Population-Based Breast Cancer Screening Program
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The study sought to compare performance indicators of computed radiography (CR) using different plate readers, digital direct radiography (DR), and screen-film mammography (SFM) in a population-based screening program. METHODS: This analysis involved women 50-69 years of age who participated in the breast screening program of Quebec (Canada) and who had screening mammogram between January 1, 2007, and September 30, 2012. The detection rate, recall rate, and positive predictive value of CR (n = 672,125 mammograms) and DR (n = 60,023) were compared to SFM (n = 782,894) using mixed-effect logistic regression, adjusting for potential confounders. No institutional review board approval was required. RESULTS: CR was not associated with change in cancer detection rate (odds ratio [OR]: 0.95; 95% confidence interval [CI]: 0.88-1.03), but with a small increase in recall rate (OR: 1.03; 95% CI: 1.01-1.06) compared to SFM. The association of CR with recall rate varies with the CR plate reader manufacturer (P < .0001). DR was not associated with change in detection rate (OR: 1.06; 95% CI: 0.89-1.25), but with an increase in the recall rate (OR: 1.25; 95% CI: 1.19-1.30) compared to SFM. CONCLUSIONS: In our screening program, digital mammograms gave detection rates equivalent to those of SFM, but with an increase of recall rate, particularly for DR. If this situation persists, the adoption of DR may increase the adverse effects of screening with little or no benefit for women.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».