Screening in Public Health and Clinical Care: Similarities and Differences in Definitions, Types, and Aims – A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The concept of screening can be many times misleading to many people. This may be partly due to the way screening is described and explained in textbooks and journal articles. AIM: To review prominent public health and epidemiology textbooks, dictionaries, and relevant journal publications for definitions and examples of screening, with the aim of identifying common usages and concepts, as well as sources of potential confusion. MATERIALS AND METHODS: Commonly available epidemiology and public health textbooks and peer reviewed journals were searched for definitions and examples of screening. The search located seven journal articles, 10 textbooks, and one dictionary. The search platforms used were Pubmed, BIOSIS, EMBASE, Medline-OVID and Scopus under the Epidemiology and Biostatics subject head listed with Life Sciences. RESULTS: Descriptions of screening give varying emphasis to whether it is a test or a program, the aims of screening, the setting in which it is conducted, eligibility criteria, who initiates and who is intended to benefit and whether the condition being screened is an infectious or chronic disease or a risk-elevated state. Four essentially different 'types' of screening are described, using seven terms and occasionally contradictory examples. The detection of asymptomatic infectious cases is gradually changing from screening to surveillance as part of infection control. CONCLUSION: Voluntary screening programs rely on high participation to be effective and support and trust of the public are essential for the continued success of the public health profession. Consistent terminology is important for patients, providers and policymakers to understand what screening is and is not. Clear definitions are needed if we are to evaluate and communicate the risks and benefits of screening in public health.
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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 | 0,027 | 0,112 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,021 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».