Risk profiling: Familial colorectal cancer
Notice bibliographique
Résumé
Family history of colorectal cancer is a well-established and consistently strong risk factor for this disease. However, simply counting the number of affected relatives is an imprecise measure of colorectal cancer risk. We have reviewed current colorectal cancer screening guidelines from Australia, New Zealand, Canada, the US, and UK, and found that all, including the Australian National Health and Medical Research Council 2005 guidelines, assign people to risk categories largely based on age and rudimentary metrics of family history and recommend screening regimens. We claim that these guidelines are not sufficiently precise for a large proportion of people within these categories, as there is a substantial variation in colorectal cancer risk, even for people with the same family history, and even for people with a predisposing mutation in the same gene, or set of genes. If there was a tool to estimate individual colorectal cancer risk based on all known risk factors for the disease - personal and family history of cancer (including ages, ages at diagnoses, and genetic relationships across multiple generations), all known genetic factors (rare high-risk genetic mutations as well as common genetic variants), environmental factors and personal characteristics - then accurate prediction of future risk of colorectal cancer (personalised risk) may be possible. The development and utility of such a comprehensive risk prediction tool is important for appropriate personalised clinical management, including targeted colorectal cancer screening.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,391 | 0,104 |
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 ».