Mammography Clinical Image Quality and the False Positive Rate in a Canadian Breast Cancer Screening Program
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: The study sought to determine if mammography quality is associated with the false positive (FP) rate in the Quebec breast cancer screening program in 2004 and 2005. METHODS: Mammography quality of a random sample of screen-film mammograms was evaluated by an expert radiologist following the criteria of the Canadian Association of Radiologists. For each screening examination, scores ranging from 1 (poor quality) to 5 (excellent quality) were attributed for positioning, compression, contrast, exposure level, sharpness, and artifacts. A final overall quality score (lower or higher) was also given. Poisson regression models with robust estimation of variance and adjusted for potential confounding factors were used to assess associations of mammography quality with the FP rate. RESULTS: Among 1,209 women without cancer, there were 104 (8.6%) FPs. Lower overall mammography quality is associated with an increase in the FP rate (risk ratio [RR], 1.4; 95% confidence interval [CI], 1.0-2.1; P = .07) but this increase was not statistically significant. Artifacts were associated with an increase in the FP rate (RR, 2.1; 95% CI, 1.3-3.3; P = .01) whereas lower quality of exposure level was related to a reduction of the FP rate (RR, 0.4; 95% CI, 0.1-1.0; P = .01). Lower quality scores for all other quality attributes were related to a nonstatistically significant increase in the FP rate of 10%-30%. CONCLUSIONS: Artifacts can have a substantial effect on the FP rate. The effect of overall mammography quality on the FP rate may also be substantial and needs to be clarified.
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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 | 0,001 | 0,011 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».