Does Fecal Occult Blood Testing Really Reduce Mortality? A Reanalysis of Systematic Review Data
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Colorectal cancer (CRC) is a common cause of cancer mortality. A variety of CRC screening strategies are being adopted in many developed countries. Fecal occult blood testing (FOBT) is one option for screening that has the most evidence for efficacy and is also the cheapest approach. Systematic reviews suggest that FOBT is effective in reducing CRC mortality but the data on overall mortality from any cause has rarely been synthesized. METHODS: Randomized controlled trials identified by a Cochrane review of the efficacy of FOBT were reanalyzed. Trials that reported on biennial FOBT with all cause mortality assessed at similar follow-up periods were analyzed. CRC, non-CRC, and all cause mortality were evaluated using a random effects model. RESULTS: Three trials were analyzed, involving 245,217 subjects with 2,148 CRC deaths after almost 3 million patient-years follow-up. The relative risk (RR) of CRC death in the FOBT arm was 0.87 (95% CI = 0.8-0.95). The RR of non-CRC death in the FOBT group was 1.02 (95% CI = 1.00-1.04, p = 0.015). The increase in non-CRC in the FOBT group balanced the decrease in CRC mortality with no overall impact on mortality (RR of dying in the FOBT arm = 1.002, 95% CI = 0.989-1.015). CONCLUSION: The impact of FOBT in reducing mortality from any cause is uncertain and efficacy of this strategy for CRC screening needs reevaluation.
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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 | 0,042 | 0,162 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,027 | 0,026 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».