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Enregistrement W2099502884 · doi:10.1093/epirev/mxr007

Organized Colorectal Cancer Screening in Integrated Health Care Systems

2011· review· en· W2099502884 sur OpenAlexaboutno aff
Theodore R. Levin, Lynn Jamieson, Denis Burley, José Reyes, M. Oehrli, Cathy Caldwell

Notice bibliographique

RevueEpidemiologic Reviews · 2011
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFecal occult bloodSigmoidoscopyCancer screeningPopulationOutreachHealth careColorectal cancerFamily medicineTest (biology)Colorectal cancer screeningCancerInternal medicineEnvironmental healthColonoscopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Colorectal cancer (CRC) is an ideal target for early detection and prevention through screening. Noninvasive screening options are the guaiac fecal occult blood test and the fecal immunochemical test. Organized screening offers the promise of uniformly delivering screening to all members of a population who are eligible and due. Organized screening is defined as an explicit policy with defined age categories, method, and interval for screening in a defined target population with a defined implementation and quality assurance structure, and tracking of cancer in the population. The UK National Health Service; the Ontario, Canada Ministry of Health and Long-Term Care; and the US Veteran's Health Administration have used varied organized approaches to deliver guaiac fecal occult blood test screening to their populations. Kaiser Permanente Northern California began CRC screening in the 1960s, initially using flexible sigmoidoscopy. Implementation of organized fecal immunochemical test outreach was associated with improved Healthcare Effectiveness Data and Information Set CRC screening rates between 2005 and 2010 from 37% to 69% and from 41% to 78% in the commercial and Medicare populations, respectively. Organized fecal immunochemical test screening has been associated with an increase in annually detected CRCs, almost entirely because of increased detection of localized-stage cancers.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,213
Tête enseignante GPT0,433
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations184
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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