Association Between Colonic Screening, Subject Characteristics, and Stage of Colorectal Cancer
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Colorectal cancer remains a significant cause of mortality and morbidity in North America. Colorectal cancer survival is highly dependent on stage at diagnosis, therefore it is important to identify factors related to stage. This study evaluated the association between subject factors (e.g., colonic screening, family history) and stage of colorectal cancer at diagnosis. METHODS: Population-based colorectal cancer cases recruited by the Ontario Familial Colon Cancer Registry between 1997 and 1999 were staged according to the tumor-nodal-metastasis (TNM) staging system and classified as early (TNM I/II) or late (TNM III/IV) stage. Epidemiologic information and stage was available for 768 cases. Multivariate logistic regression was used to obtain odds ratios (OR) estimates. RESULTS: Having had screening endoscopy reduced the risk of late stage diagnosis (OR = 0.46, 95% CI 0.22-0.98). Being older (>45 yr) was associated with a reduced risk of late stage cancer (OR = 0.36, 95% CI 0.18-0.74), as was having a first degree relative with colorectal cancer (OR =0.66, 95% CI 0.46-0.95). Rural residence (OR = 1.48, 95% CI 1.01-2.17) and non-white ethnicity (OR = 3.34, 95% CI 1.20-9.36) were associated with an increased risk of late stage cancer. CONCLUSIONS: Several factors are independently associated with late stage colorectal cancer. Colorectal cancer screening awareness and education programs need to consider targeting persons most likely to present with late stage colorectal cancer.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».