Evaluation of the Association Between Sociodemographic Status and Breast Screening Volumes During the COVID-19 Pandemic in a Provincial, Population-Based Organized Breast Screening Program
Notice bibliographique
Résumé
Objectives We sought to evaluate the association between patient sociodemographic status and breast screening volumes (BSVs) during the COVID-19 pandemic in a large, population-based breast screening program that serves a provincial population of over 5 million. Methods: All patients who completed breast screening between April 1 st , 2017 and March 31 st , 2021 were eligible to participate. An average of 3 annual periods between April 1 st , 2017 and March 31 st , 2020 were defined as the pre-COVID period while the period between April 1 st , 2020 and March 31 st , 2021 was defined as the COVID-impacted period. The Postal Code OM Conversion File Plus was applied to map patient residential postal codes to 2016 census standard geographical areas, which provided information on community size, income quintile and dissemination areas. Dissemination areas were subsequently linked to the Canadian Index of Multiple Deprivation (CIMD). Results Overall BSV was reduced by 23.0% during the COVID-impacted period as compared to the pre-COVID period. Percent reductions in BSVs were greatest among younger patients aged 40 to 49 years (31.3%) and patients residing in communities with a population of less than 10,000 (27.0%). Percent reduction in BSV was greatest among patients in the lowest income quintile (28.1%). Percent reductions in BSVs were greatest for patients in the most deprived quintiles across all 4 dimensions of the CIMD. Conclusion Disproportionate reductions in BSVs were observed during the COVID-19 pandemic among younger patients, patients residing in rural communities, patients in lower income quintiles, and patients in the most deprived quintiles across all 4 dimensions of the CIMD.
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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 | 0,009 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».