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Enregistrement W1896487335 · doi:10.5858/arpa.2014-0454-oa

Sensitivity and Specificity of Community Fecal Immunotesting Screening for Colorectal Carcinoma in a High-Risk Canadian Population

2015· article· en· W1896487335 sur OpenAlexaffabout
Amber Lynn Crouse, Lawrence de Koning, S.M. Hossein Sadrzadeh, Christopher Naugler

Notice bibliographique

RevueArchives of Pathology & Laboratory Medicine · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensUniversity of CalgaryCalgary Laboratory Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFecesInternal medicineColorectal cancerPopulationOncologyCarcinomaGastroenterologyBiologyEnvironmental healthCancerEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,009
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 enseignants0,212
Score d'incertitude au seuil0,426

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations7
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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