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Enregistrement W152204128 · doi:10.1155/2008/761208

Fecal DNA Screening in Colorectal Cancer

2008· review· en· W152204128 sur OpenAlexaffvenueabout
Suzanne Richter

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Gastroenterology · 2008
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFecal occult bloodColorectal cancerMedicineFecesDiseaseInternal medicineColorectal cancer screeningIntensive care medicineCancerGold standard (test)OncologyTest (biology)ColonoscopyGastroenterologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Colorectal cancer (CRC) is the third most common type of cancer diagnosed in Canada, and is the leading cause of cancer-related deaths in nonsmokers. Although CRC is considered to be 90% curable if detected early, the majority of patients present with advanced stage III or IV disease. An effective screening test may significantly decrease disease burden. The present paper examines the rationale and potential of fecal DNA testing as an alternative and adjunct to other CRC screening tests. The most efficacious fecal DNA test developed to date has a sensitivity and specificity of 87.5% and 82%, respectively. The approach has a higher positive predictive value than the currently used fecal occult blood test and offers a noninvasive option to patients. It is not reliant on the presence of bleeding, which may be intermittent or altogether absent. The test is now commercially available and is supported by a number of American insurers. Current challenges include cost reduction and demonstration of mortality benefit in a rigorous clinical trial. Despite current challenges, fecal DNA testing is worth pursuing. Both the American Gastroenterological Society and the American Cancer Society maintain that molecular testing is in its infancy but is promising. Fecal DNA testing has the potential to be an exciting addition to the current armament of CRC screening options.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,948
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,268 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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