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Enregistrement W4405620873 · doi:10.14740/jocmr6081

A Retrospective Chart Analysis Comparing Breast Cancer Detection Rates Between Annual Versus Biennial Mammograms

2024· article· en· W4405620873 sur OpenAlexvenueno aff
Pavan Patel, Hifza Sakhi, Devaki Kalvapudi, Angelo Changas, Mukhamed Sulaimanov, Idopise Umana, Hardeep Singh

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Medicine Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineChartBreast cancerMammographyRetrospective cohort studyGynecologyMedical physicsCancerOncologyObstetricsStatisticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Per American Cancer Society, breast cancer is one of the most prevalent causes of cancer-related mortality in women in the United States. Different organizations vary in their recommendations regarding frequency of mammograms, with the United State Preventive Service Taskforce recommending biennial screening and other organizations like American College of Radiology promoting annual screening. The purpose of this study was to analyze institutional data to compare breast cancer detection rates among women undergoing annual vs. biennial mammograms. Methods: In this retrospective chart review, we analyzed deidentified records of women aged 25 to 74 at Northeast Georgia Health System, who had undergone at least two screening mammograms and were diagnosed with primary breast cancer. We analyzed several variables including Breast Imaging Reporting and Data System (BI-RADS) categorization, estrogen receptor (ER) status, progesterone receptor (PR) status, human epidermal growth factor receptor 2 (HER2) status, age, race, ethnicity, nodal involvement, smoking status, insurance status, grade, tumor size, number of screening mammograms, personal history of breast cancer, family history of breast cancer, and their correlation to screening frequency (annual vs. biennial vs. less than biennial). Results: Among the total 2,219 records that satisfied the inclusion criteria, we observed that BI-RADS categorization (P < 0.001), ER status (P = 0.003), and PR status (P = 0.001) were associated with mammogram screening frequency while the other variables were not statistically significant. Post-hoc analysis revealed that biennially screened patients exhibited less N2 node involvement than expected (P = 0.022). Additionally, Hispanic/Latino(a) patients had a greater frequency of biennial screenings than expected (P = 0.050). Lastly, post-hoc analysis revealed that current smokers had a greater incidence of less-frequent-than-biennial screenings (P = 0.023). Conclusions: Annual mammograms were associated with a lower BI-RADS stage and lower stage of breast cancer diagnosis.

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)0,005
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,434
Tête enseignante GPT0,608
Écart entre enseignants0,175 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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