Adherence to cervical cancer screening guidelines by family physicians in Calgary: cross-sectional analysis using demographic characteristics and lab data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: The effectiveness of cervical cancer screening programs is well recognized; however, inappropriate screening practices result in either a woman being tested too often or not tested at the recommended intervals. The objectives of the study were to identify the characteristics of family physicians associated with over- and underscreening for eligible women aged 25-69 in Calgary, Alberta. Methods: We performed a population-based retrospective observational study linking the Calgary Laboratory Services database from 2014-2016 to the College of Physicians and Surgeons of Alberta database of family physicians practicing in Calgary. We matched physicians’ characteristics with their cervical screening practices. Panel size data was not directly available, so we used their laboratory test orders in 2016 as a proxy measure to estimate physician practice size. For the underscreening analysis, we excluded those physicians whose estimated practice size was lower than the number of screening tests ordered. Logistic regression models were applied to analyze the overscreening and underscreening patterns. Results: Among 807 physicians included in the overscreening analysis, 43% of physicians had over-screened their screen-eligible patients. Physician characteristics significantly associated with overscreening included more years of practice and having more female patients in the practice. Among the 317 physicians included in the underscreening analysis, 42% had under-screened during the three-year study period. Female physicians were less likely to underscreen their eligible female patients. Physicians practicing in the Northeast quadrant of the city also had higher odds of underscreening. Conclusions: Screening patterns of family physicians indicate both overuse and underuse, which indicates inconsistency in adherence to screening guideline recommendations. Addressing disparities and identifying strategies to improve guideline adherence among different physician demographic groups is critical for the success of screening programs.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».