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Enregistrement W2906343067 · doi:10.1001/jamadermatol.2018.4216

Association Between Health Maintenance Practices and Skin Cancer Risk as a Possible Source of Detection Bias

2018· article· en· W2906343067 sur OpenAlexaff
Aaron M. Drucker, Wenqing Li, David A. Savitz, Martin A. Weinstock, Jiali Han, Tricia Li, Abrar A. Qureshi, Eunyoung Cho

Notice bibliographique

RevueJAMA Dermatology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCutaneous Melanoma Detection and Management
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineAssociation (psychology)Skin cancerMEDLINEEnvironmental healthDermatologyCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Detection bias may influence the results of epidemiologic studies of skin cancer risk. An individual's degree of contact with the health care system, and, specifically, undergoing routine screening practices, may be a source of such bias. More intensive screening practices may be associated with increased diagnoses of basal cell carcinoma (BCC), squamous cell carcinoma (SCC), and melanoma. Objective: To assess a possible association between health care screening practices and skin cancer risk. Design, Setting, and Participants: The cohort of participants for this study was drawn from the Nurses' Health Study (121 700 women) and Health Professionals Follow-up Study (51 529 men). Participants in the Nurses' Health Study were followed up from June 1, 1990, to June 1, 2012, and participants in the Health Professionals Follow-up Study were followed up from January 1, 1990, to January 1, 2012. Statistical analysis was performed from April 4, 2017, to May 16, 2018. Exposures: During cohort follow-up, Nurses' Health Study and Health Professionals Follow-up Study participants were asked whether they had undergone various health care screening practices including physical examination by a physician, sigmoidoscopy or colonoscopy, eye examination, serum cholesterol test, mammography, breast examination and pelvic examination, and prostate-specific antigen test and rectal examination. Main Outcomes and Measures: Incident BCC, SCC, and invasive melanoma. Cases of SCC and melanoma were confirmed with histopathologic findings. Hazard ratios (HRs) with 95% CIs were calculated for the association between screening practices and the various types of skin cancer. Results: This study included 77 736 women from the Nurses' Health Study (mean [SD] age at baseline, 56 [7] years) who were followed up for 1 388 523 person-years and 39 756 men from the Health Professionals Follow-up Study (mean [SD] age at baseline, 58 [10] years) who were followed up for 635 319 person-years. A total of 14 319 incident BCCs, 1517 SCCs, and 506 melanomas were identified in the Nurses' Health Study cohort and 8741 incident BCCs, 1191 SCCs, and 469 melanomas were identified in the Health Professionals Follow-up Study cohort. Positive associations were seen between various screening practices and diagnoses of BCC and SCC, with similar directions of associations seen with melanoma for some screening practices. In the Nurses' Health Study, the multivariable HR associated with undergoing a physical examination was 1.46 (95% CI, 1.30-1.64) for BCC, 2.32 (95% CI, 1.41-3.80) for SCC, and 1.66 (95% CI, 0.85-3.22) for melanoma. Similar results were seen in the Health Professionals Follow-up Study, with a multivariable HR associated with undergoing a physical examination of 1.43 (95% CI, 1.26-1.63) for BCC and 1.85 (95% CI, 1.17-2.92) for SCC, with an attenuated HR for melanoma of 1.04 (95% CI, 0.64-1.69). Conclusions and Relevance: Undergoing health care screening practices increases the likelihood of being diagnosed with skin cancer. Researchers should be aware of this association and, where appropriate and possible, condition analyses of skin cancer risk on measures of health care use, including screening, to address confounding associated with detection bias.

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)0,261
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,525
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
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 enseignants0,261
Score d'incertitude au seuil0,911

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2610,525
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0040,007
Études des sciences et des technologies0,0020,004
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,292 · 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.

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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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