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Enregistrement W4388725444 · doi:10.1370/afm.22.s1.5340

Breast cancer screening disparities between those with and without schizophrenia in Ontario, Canada: a cohort study

2023· article· en· W4388725444 sur OpenAlexaboutno aff
Braden O’Neill, Tara Kiran, Michelle Greiver, Aïsha Lofters

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineBreast cancerContext (archaeology)PopulationBreast cancer screeningRetrospective cohort studyMammographyCohortDemographyOdds ratioLogistic regressionCancerPediatricsEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Breast cancer screening with mammography is recommended in Ontario, Canada for averagerisk women starting at age 50. People with schizophrenia have lower breast cancer screening completion in other settings and higher mortality risk, but their screening rates are unknown in Ontario, Canada’s largest province with a population of approximately 14 million. In addition, it is unknown how different primary care payment models influence rates of breast cancer screening. Objective: To determine breast cancer screening completion among women with schizophrenia compared to women without schizophrenia, and to determine how different physician payment models (including fee-for-service, blended capitation, and team-based models) affect breast cancer screening. Study Design and Analysis: Retrospective case-cohort study. Outcomes assessed using logistic regression. Setting or Dataset: Administrative health data from ICES, including all interactions between residents of Ontario, Canada (population approximately 14 million) and the health system. Population Studied: Women who turned 50 in Ontario between January 2010 and December 2019. Cases were women with schizophrenia and controls were women without schizophrenia, matched 1:10 based on birthdate (+/- 180 days), region of residence and health status. Intervention/Instrument: Primary exposure = validated diagnosis of schizophrenia. Outcome Measures: Mammogram completion. Results: 69.3% of cases (those with schizophrenia, N = 8,055) and 77.1% of controls (N = 89,405) had a mammogram during the study period. Over 50% of cases and controls had a mammogram before age 50. Cases had lower odds of having a mammogram (OR 0.820; 95% CI 0.773 – 0.871). Cases who received care from a fee-for-service primary care provider (OR 0.566, 95% CI: 0.533- 0.600) or enhanced fee-for-service model (OR 0.566, 95% CI: 0.533- 0.600) had lower odds of having a mammogram than those in a team-based primary care (Family Health Team) model. Conclusions: Differences in rates of mammogram completion among women with schizophrenia, compared to those without, may partially be explained by differences in physician payment models. Widening the availability of team-based primary care for women with schizophrenia may be useful in increasing breast cancer detection and treatment in this demographic. Further exploration is required about why most women in Ontario have breast cancer screening before the recommended age.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,204

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations0
Publié2023
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