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Enregistrement W3169288790 · doi:10.1007/s00330-021-07965-z

Optimising breast cancer screening reading: blinding the second reader to the first reader’s decisions

2021· article· en· W3169288790 sur OpenAlexaff
Jennifer Cooper, David Jenkinson, Chris Stinton, Matthew Wallis, Sue Hudson, Sian Taylor‐Phillips

Notice bibliographique

RevueEuropean Radiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensInstitute of Population and Public Health
Organismes subventionnairesNIHR Cambridge Biomedical Research CentreDepartment of Health and Social CareNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMedicineBlindingBreast cancerCancer detectionCancerGynecologyMedical physicsSurgeryInternal medicineRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: In breast cancer screening, two readers separately examine each woman's mammograms for signs of cancer. We examined whether preventing the two readers from seeing each other's decisions (blinding) affects behaviour and outcomes. METHODS: This cohort study used data from the CO-OPS breast-screening trial (1,119,191 women from 43 screening centres in England) where all discrepant readings were arbitrated. Multilevel models were fitted using Markov chain Monte Carlo to measure whether reader 2 conformed to the decisions of reader 1 when they were not blinded, and the effect of blinding on overall rates of recall for further tests and cancer detection. Differences in positive predictive value (PPV) were assessed using Pearson's chi-squared test. RESULTS: When reader 1 recalls, the probability of reader 2 also recalling was higher when not blinded than when blinded, suggesting readers may be influenced by the other's decision. Overall, women were less likely to be recalled when reader 2 was blinded (OR 0.923; 95% credible interval 0.864, 0.986), with no clear pattern in cancer detection rate (OR 1.029; 95% credible interval 0.970, 1.089; Bayesian p value 0.832). PPV was 22.1% for blinded versus 20.6% for not blinded (p < 0.001). CONCLUSIONS: Our results suggest that when not blinded, reader 2 is influenced by reader 1's decisions to recall (alliterative bias) which would result in bypassing arbitration and negate some of the benefits of double-reading. We found a relationship between blinding the second reader and slightly higher PPV of breast cancer screening, although this analysis may be confounded by other centre characteristics. KEY POINTS: • In Europe, it is recommended that breast screening mammograms are analysed by two readers but there is little evidence on the effect of 'blinding' the readers so they cannot see each other's decisions. • We found evidence that when the second reader is not blinded, they are more likely to agree with a recall decision from the first reader and less likely to make an independent judgement (alliterative error). This may reduce overall accuracy through bypassing arbitration. • This observational study suggests an association between blinding the second reader and higher positive predictive value of screening, but this may be confounded by centre characteristics.

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)0,147
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,389
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 enseignants0,147
Score d'incertitude au seuil0,779

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1470,389
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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