Using the Cancer Risk Management Model to Evaluate Colorectal Cancer Screening Options for Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several screening methods for colorectal cancer (crc) are available, and some have been shown by randomized trials to be effective. In the present study, we used a well-developed population health simulation model to compare the risks and benefits of a variety of screening scenarios. Tests considered were the fecal occult blood test (fobt), the fecal immunochemical test (fit), flexible sigmoidoscopy, and colonoscopy. Outcomes considered included years of life gained, crc cases and deaths prevented, and direct health system costs. METHODS: A natural history model of crc was implemented and calibrated to specified targets within the framework of the Cancer Risk Management Model (crmm) from the Canadian Partnership Against Cancer. The crmm-crc permits users to enter their own parameter values or to use program-specified base values. For each of 23 screening scenarios, we used the crmm-crc to run 10 million replicate simulations. RESULTS: Using base parameter values and some user-specified values in the crmm-crc, and comparing our screening scenarios with no screening, all screening scenarios were found to reduce the incidence of and mortality from crc. The fobt was the least effective test; it was not associated with lower net cost. Colonoscopy screening was the most effective test; it had net costs comparable to those for several other strategies considered, but required more than 3 times the colonoscopy resources needed by other approaches. After colonoscopy, strategies based on the fit were predicted to be the most effective. In sensitivity analyses performed for the fobt and fit screening strategies, fobt parameter values associated with high-sensitivity formulations were associated with a substantial increase in test effectiveness. The fit was more cost-effective at the 50 ng/mL threshold than at the 100 ng/mL threshold. CONCLUSIONS: The crmm-crc provides a sophisticated and flexible environment in which to evaluate crc control options. All screening scenarios considered in this study effectively reduced crc mortality, although sensitivity analyses demonstrated some uncertainty in the magnitude of the improvements. Where possible, local data should be used to reduce uncertainty in the parameters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».