Mammography screening: how far is too far?
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This study answers the question: 'How far must a Canadian woman travel before the risk of a motor vehicle accident (MVA) outweighs the benefits of mammography screening?'. METHODS: Numbers needed to screen and false positive rates were extracted from information in the breast screening guidelines from the Canadian Task Force on screening for breast cancer. Motor vehicle accidents per billion vehicle kilometres were extracted from Transport Canada. The charts of women undergoing screening mammograms were reviewed to determine the average number of extra trips generated from a false positive mammogram. A formula was devised to determine when the distance travelled and risk of MVA outweighed the benefits of mammogram screening. RESULTS: How far a woman would need travel before the risk of that travel outweighed the benefits of screening mammography is determined by the province in which she lives (location) and her age. The distance of a round trip before the risk of travel outweighed the benefit of screening mammography varied from 65 km to 1151 km, according the patient's age and location. CONCLUSION: Travel risk is rarely discussed in recommending screening examinations. Nevertheless the benefits of screening can be outweighed by the risk of travel. Knowledge of travel risk is essential before recommending screening procedures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».