MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2063340092 · doi:10.15273/dmj.vol40no2.4534

The Role of Computed Tomographic Colonography in Colorectal Cancer Screening

2014· article· en· W2063340092 sur OpenAlexaffvenueabout
André R. Maddison, Geoff Williams

Notice bibliographique

RevueDalhousie Medical Journal · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColonoscopyMedicineColorectal cancerComputed tomographicRadiologyVirtual colonoscopyMedical physicsMEDLINEColorectal PolypSAFERCancerInternal medicineComputed tomographyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: We conducted a literature review to identify the current state of knowledge regarding the optimal clinical use of computed tomographic colonography (CTC) in Canada, based on accuracy, patient safety, and costeffectiveness. Methods: Articles were retrieved from PubMed and the Cochrane Library. Retrieved studies were included based on relevance and appropriateness as determined by reviewing titles and abstracts. Studies were excluded if they were duplicated, grey literature, or non-peer-reviewed. Of the studies remaining after exclusions, reference lists were scanned to obtain further relevant articles. Results: The literature reports comparable accuracy for detecting cancers and large polyps, yet CTC is less sensitive than colonoscopy for detecting small polyps. Most would agree that CTC is safer than colonoscopy, yet it is not without risk or adverse events. Lastly, although the true costs of CTC vs. colonoscopy are complex, the literature consistently demonstrates that CRC screening with CTC is less cost-effective than screening with colonoscopy. Conclusion: Unless there are modifications to CTC that improve cost-effectiveness and/or accuracy, the future of CRC screening in Canada will remain reliant on colonoscopy. CTC is beneficial as an alternative to colonoscopy, but should remain available for selected indications. CTC has value, however, it has fallen short of initial expectations.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,717
Score d'incertitude au seuil0,469

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDalhousie Medical JournalMême sujetColorectal Cancer Screening and DetectionTravaux en français237 207