Organized Colorectal Cancer Screening in Integrated Health Care Systems
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».