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Enregistrement W2785530110 · doi:10.1016/j.carj.2017.09.002

Clinical Image Quality and Sensitivity in an Organized Mammography Screening Program

2018· article· en· W2785530110 sur OpenAlexaffabout
Isabelle Théberge, Marie-Hélène Guertin, Nathalie Vandal, Jean-Marc Daigle, Michel-Pierre Dufresne, Nancy Wadden, Rene Shumak, Caroline Samson, André Langlois, Isabelle Larocque, Linda Perron, Éric Pelletier, Jacques Brisson

Notice bibliographique

RevueCanadian Association of Radiologists Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensHôpital Saint-François d'AssiseCancer Care OntarioMemorial University of NewfoundlandHôpital du Sacré-Cœur de MontréalHôpital Maisonneuve-RosemontUniversité de MontréalUniversité LavalCentre hospitalier universitaire de QuébecInstitut National de Santé Publique du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMammographyMedical physicsSensitivity (control systems)Quality (philosophy)Screening mammographyImage qualityMammography screeningRadiologyArtificial intelligenceImage (mathematics)Internal medicineBreast cancerCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,181

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,113
Tête enseignante GPT0,435
Écart entre enseignants0,322 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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