Why Do Women Get Cervical Cancer in an Organized Screening Program in Canada?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The aim of the study was to determine factors associated with the development of cervical malignancy among women participating in an organized cervical screening program. MATERIALS AND METHODS: A population-based retrospective cohort study was performed examining the screening histories 2 to 10 years before diagnosis of invasive cancer in Ontario women between 2011 and 2014. RESULTS: A total of 2,002 cases of cervical cancer were identified; 1,358 (68%) were squamous cell carcinomas and 644 (32%) were adenocarcinomas. The mean age at the time of diagnosis was 50.3 years. More than 60% of the cohort had at least 1 cytology test within 2 to 10 years of their diagnosis. Of the women having a cytology result 24 to 36 months before diagnosis, 69% had a normal cytology whereas only 7% had a high-grade cytology result. Stage of cancer was most advanced in women who did not have cytology in the 2 to 10 years before their diagnosis. On multivariate regression, those with cervical cancer who were less likely to have undergone screening include older age, advanced stage, lower income, not having a family physician, and those diagnosed with adenocarcinoma. CONCLUSIONS: Although nonparticipation in screening is the greatest factor associated with cervical cancer diagnosis, failure of cervical cytology to detect cytologic abnormalities in women 2 to 3 and 3 to 5 years before diagnosis is of concern. Efforts must be directed to recruitment of women for screening as well as improving the sensitivity of screening tests to detect existing abnormalities.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».