SCREENING FOR COLORECTAL CANCER USING THE FECAL OCCULT BLOOD TEST: AN ACTUARIAL ASSESSMENT OF THE IMPACT OF A POPULATION-BASED SCREENING PROGRAM IN CANADA
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: A series of randomized controlled trials have demonstrated that screening for colorectal cancer (CRC) using the fecal occult blood (FOB) test can decrease mortality from this disease. These findings were used to develop an actuarial model to estimate the impact that a FOB screening program for colorectal cancer would have on the Canadian population. METHODS: The mortality experience of the year 2000 cohort of Canadians fifty to seventy-four years of age, with follow-up extending to 2010, was modelled according to three scenarios: no screening, annual screening, biennial screening. The primary screening tool was the FOB test using unrehydrated samples, with follow-up of positive test results using colonoscopy. The framework of the model was developed based on published findings from the relevant randomized controlled trials, available data, and a literature review that yielded parameter values for some model items. RESULTS: During the 10-year follow-up of the cohort, we estimated that 4,444 and 2,827 deaths would be averted with annual and biennial FOB screening, respectively. We estimated that for an annual FOB screening program, approximately 3,400 FOB tests would be required to prevent one death, whereas 2,700 tests would be required within a biennial program. CONCLUSIONS: Our analysis documents the population health impact of using the FOB test to screen for CRC. Additional information on the natural history of the disease, and Canadian pilot data are needed to better model the effectiveness of population-based FOB screening programs.
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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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».