Time to follow‐up of an abnormal mammogram in women with diabetes: a population‐based study
Notice bibliographique
Résumé
Women with diabetes have a higher breast cancer incidence and mortality. They are also significantly less likely to undergo screening mammography and present with more advanced stage than women without diabetes. The purpose of this study was to examine if women with diabetes are more likely to have delays in follow-up of abnormal mammograms, compared to women without diabetes. Using population-based health databases, this retrospective cohort study examined women between the ages of 50 and 74, with and without diabetes, living in the province of Ontario, Canada, who underwent screening through a centralized program and who had an abnormal mammogram between 2003 and 2012. We compared rates of follow-up of a diagnostic test within 180 days, as well as likelihood of mastectomy or excision procedure and a diagnosis of breast cancer. Following an abnormal screening mammogram, 97.5% of women with diabetes had a diagnostic procedure within 180 days compared to 97.9% of women without diabetes. After adjustment for other factors, women with diabetes were only 3% less likely to have follow-up testing after an abnormal mammogram than women without diabetes (hazard ratio [HR] 0.97, 95% CI: 0.96-0.99, P < 0.001). The majority of Ontario women who underwent screening mammography through a centralized screening program had timely follow-up of an abnormal mammogram, with no meaningful delays in those who had diabetes. The results of this study suggest that diagnostic delays after screening do not significantly contribute to higher breast cancer mortality in women with diabetes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».