Prévalence de l'hystérectomie autodéclarée chez les Canadiennes, 2000-2001 à 2008
Bibliographic record
Abstract
Introduction L'hystérectomie est l'une des interventions chirurgicales les plus souvent pratiquées chez les Canadiennes. Le dépistage du cancer du col de l'utérus n'est donc plus nécessaire dans cette population. Notre analyse visait à obtenir des estimations plus exactes de la participation au dépistage du cancer du col utérin dans la population admissible en déterminant la prévalence de l'hystérectomie selon l'âge chez les Canadiennes de 20 à 69 ans, par province ou territoire, entre 2000-2001 et 2008. Méthodologie Les données relatives à la prévalence de l'hystérectomie autodéclarée ont été tirées de l'Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes de 2000-2001, de 2003 et de 2008. Nous avons estimé la prévalence selon l'âge et les intervalles de confiance (IC) à 95 % pour le Canada et les provinces et territoires pour les trois périodes. Résultats Des variations interprovinciales de la prévalence de l'hystérectomie ont été observées chez les femmes dans chaque groupe d'âge et au cours de chaque période. Chez les femmes de 50 à 59 ans, la prévalence a semblé diminuer dans toutes les provinces entre 2000-2001 et 2008, le plus haut taux provincial atteint en 2008 étant 35,1 % (IC à 95 % : 25,8 à 44,3; p $lt; 0,01). Conclusion Les variations selon les provinces et au cours du temps laissent penser qu'il pourrait être bon d'utiliser la prévalence de l'hystérectomie pour ajuster la population admissible au dépistage du cancer du col de l'utérus, de manière à obtenir des taux plus comparables de participation. Il est en outre possible d'ajuster à la fois les taux d'incidence du cancer du col utérin et de mortalité par cancer du col utérin de façon à ce que les estimations dans le temps et pour l'ensemble des provinces et territoires soient comparables.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.005 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".