Sensitivity and Specificity of Community Fecal Immunotesting Screening for Colorectal Carcinoma in a High-Risk Canadian Population
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Community-based programs are a common way of promoting colorectal cancer screening by primary care physicians. Fecal immunochemical testing (FIT) is a screening method commonly used in such programs. Fecal immunochemical testing has advantages to the patient as well as to clinical laboratories. OBJECTIVE: To assess the operational test characteristics of a FIT pilot program in Calgary, Alberta, Canada, between April 2011 and May 2012. DESIGN: Four hundred fifty-seven high-risk patients undergoing both FIT and colonoscopy were included. Areas under the curve and positive predictive values were derived for FIT values and biopsy-proven neoplasia. Subgroup analysis was also performed on men and women and for ages older and younger than the mean age of 62 years. RESULTS: For colorectal carcinoma and colonic adenomas the areas under the curve were 0.79 (95% confidence interval 0.71-0.87) and 0.60 (95% confidence interval 0.54-0.65), respectively. The positive predictive value of a positive FIT result for any neoplasia was 53%. The overall performance of the test for all neoplasia was better for men and better for older individuals. CONCLUSIONS: The performance of FIT in this clinical setting was very good for detecting carcinoma, but marginal for detection of colonic adenomas.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».