Clinical Image Quality and Sensitivity in an Organized Mammography Screening Program
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The study sought to examine the association between clinical image quality of mammograms and screening sensitivity. METHODS: Four radiologists evaluated the clinical image quality of 374 invasive screen-detected cancers and 356 invasive interval breast cancers for which quality evaluation of screening mammograms could be assessed from cancers diagnosed among participants in the Quebec Breast Cancer Screening Program in 2007. Quality evaluation was based on the Canadian Association of Radiologists accreditation criteria, which are similar to those of the American College of Radiology. The association between clinical quality and screening sensitivity was assessed by logistic regression. Adjusted sensitivity and adjusted sensitivity ratios were obtained through marginal standardization. No institutional review board approval was required. RESULTS: A proportion of 28% (206 of 730) of screening mammograms had lower overall quality for the majority of assessments. Positioning was the quality attribute that was the most frequently deficient. The 2-year screening sensitivity reached 68%. Sensitivity of screening was not statistically associated with the overall quality (ratio of 2-year sensitivity = 1.03; 95% confidence interval: 0.93-1.15) or with any quality attributes (positioning, exposure, compression, sharpness, artifacts, contrast). Results were similar for the 1-year sensitivity. CONCLUSIONS: Although not all mammograms in the Quebec screening program met the optimum quality required by the Canadian Association of Radiologists or American College of Radiology accreditation, the screening mammograms produced in this population-based organized screening program reached a high enough level of quality so that the remaining variation in quality is too little to impair screening sensitivity.
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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 | 0,006 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».