Beliefs About Medication and Uptake of Preventive Therapy in Women at Increased Risk of Breast Cancer: Results From a Multicenter Prospective Study

Introduction Uptake of preventive therapies for breast cancer is low. We examined whether women at increased risk of breast cancer can be categorized into groups with similar medication beliefs, and whether belief group membership was prospectively associated with uptake of preventive therapy. Patients and Methods Women (n = 732) attending an appointment to discuss breast cancer risk were approached; 408 (55.7%) completed the Beliefs About Medicines and the Perceived Sensitivity to Medicines questionnaires. Uptake of tamoxifen at 3 months was reported in 258 (63.2%). The optimal number of belief groups were identified using latent profile analysis. Results Uptake of tamoxifen was 14.7% (38/258). One in 5 women (19.4%; 78/402) reported a strong need for tamoxifen. The model fit statistics supported a 2-group model. Both groups held weak beliefs about their need for tamoxifen for current and future health. Group 2 (38%; 154/406 of the sample) reported stronger concerns about tamoxifen and medicines in general, and stronger perceived sensitivity to the negative effects of medicines compared with group 1 (62%; 252/406). Women with low necessity and lower concerns (group 1) were more likely to initiate tamoxifen (18.3%; 33/180) than those with low necessity and higher concerns (group 2) (6.4%; 5/78). After adjusting for demographic and clinical factors, the odds ratio was 3.37 (95% confidence interval, 1.08-10.51; P = .036). Conclusion Uptake of breast cancer preventive therapy was low. A subgroup of women reported low need for preventive therapy and strong medication concerns. These women were less likely to initiate tamoxifen. Medication beliefs are targets for supporting informed decision-making

Automatic Player Tracking in Single-Camera Soccer Videos

AI og maskinlæring har befestet seg i dagens fotballverden som en ressurs for å automatisere sportsanalyse. Analytiske data hjelper fotballens involverte med å oppnå et konkurransefortrinn på måter man tidligere ikke trodde var mulig. Særlig automatisk tracking av fotballspillere har vist seg å være essensielt for å kunne levere slike data. Tracking kan tillate sanntidsvurdering av lagformasjoner og taktikker, noe som er verdifullt både for sportsreportere og motstanderlag. Videre kan individuelle spillere vurderes ut fra hastighet, akselerasjon og total tilbakelagt strekning, noe som er særdeles nyttig i en analyse av utøverens individuelle ferdigheter. Dessverre er teknologien primært forbeholdt profesjonelle fotballorganisasjoner, og produktene er dyre. Teknologien krever kostbart og komplisert utstyr, for eksempel multikameraoppsett og GPS-trackere. Som en motsetning til dette, bruker denne oppgaven moderne datamaskinsynmetoder på fotballopptak filmet med ett enkelt kamera. Avhandlingen har potensiale til å bidra i utviklingen av rimelig programvare som leverer tilnærmede analytiske data som det premiumprodukter tilbyr. Vi ønsker å undersøke om toppmoderne datasynsalgoritmer automatisk kan oppdage og følge spillere over tid fra fotballopptak filmet med ett enkelt kamera. Resultatene er lovende og viser til og med at sanntids-prosseseringshastigheter er mulig. Arbeidet demonstrerer også hvordan resultatene fra disse metodene kan videreutvikles til fullverdige analytiske data, og som kan brukes direkte til fotballanalyse. Kjernen av dette arbeidet består av en tradisjonell maskinlæringsmetodikk. I tråd med dette foreslår vi en ny semi-automatisk annoteringsmetode som markant reduserer arbeidsmengden for maskinlæringsbaserte tilnærminger for flerobjekts tracking. Videre foreslår vi en metode for å oppnå metrikker for flerobjekts tracking under optimalisering av individuelle systemkomponenter. Metodene viser hvordan optimalisering av forskjellige deteksjon - og trackingkomponenter påvirker den totale ytelsen av systemet

Automatic Player Tracking in Single-Camera Soccer Videos

AI og maskinlæring har befestet seg i dagens fotballverden som en ressurs for å automatisere sportsanalyse. Analytiske data hjelper fotballens involverte med å oppnå et konkurransefortrinn på måter man tidligere ikke trodde var mulig. Særlig automatisk tracking av fotballspillere har vist seg å være essensielt for å kunne levere slike data. Tracking kan tillate sanntidsvurdering av lagformasjoner og taktikker, noe som er verdifullt både for sportsreportere og motstanderlag. Videre kan individuelle spillere vurderes ut fra hastighet, akselerasjon og total tilbakelagt strekning, noe som er særdeles nyttig i en analyse av utøverens individuelle ferdigheter. Dessverre er teknologien primært forbeholdt profesjonelle fotballorganisasjoner, og produktene er dyre. Teknologien krever kostbart og komplisert utstyr, for eksempel multikameraoppsett og GPS-trackere. Som en motsetning til dette, bruker denne oppgaven moderne datamaskinsynmetoder på fotballopptak filmet med ett enkelt kamera. Avhandlingen har potensiale til å bidra i utviklingen av rimelig programvare som leverer tilnærmede analytiske data som det premiumprodukter tilbyr. Vi ønsker å undersøke om toppmoderne datasynsalgoritmer automatisk kan oppdage og følge spillere over tid fra fotballopptak filmet med ett enkelt kamera. Resultatene er lovende og viser til og med at sanntids-prosseseringshastigheter er mulig. Arbeidet demonstrerer også hvordan resultatene fra disse metodene kan videreutvikles til fullverdige analytiske data, og som kan brukes direkte til fotballanalyse. Kjernen av dette arbeidet består av en tradisjonell maskinlæringsmetodikk. I tråd med dette foreslår vi en ny semi-automatisk annoteringsmetode som markant reduserer arbeidsmengden for maskinlæringsbaserte tilnærminger for flerobjekts tracking. Videre foreslår vi en metode for å oppnå metrikker for flerobjekts tracking under optimalisering av individuelle systemkomponenter. Metodene viser hvordan optimalisering av forskjellige deteksjon - og trackingkomponenter påvirker den totale ytelsen av systemet