Multitarget stool DNA for colorectal cancer screening: A review and commentary on the United States Preventive Services Draft Guidelines
Notice bibliographique
Résumé
Multitarget stool DNA (mt-sDNA) testing was approved for average risk colorectal cancer (CRC) screening by the United States Food and Drug Administration and thereafter reimbursed for use by the Medicare program (2014). The United States Preventive Services Task Force (USPSTF) October 2015 draft recommendation for CRC screening included mt-sDNA as an "alternative" screening test that "may be useful in select clinical circumstances", despite its very high sensitivity for early stage CRC. The evidence supporting mt-sDNA for routine screening use is robust. The clinical efficacy of mt-sDNA as measured by sensitivity, specificity, life-years gained (LYG), and CRC deaths averted is similar to or exceeds that of the other more specifically recommended screening options included in the draft document, especially those requiring annual testing adherence. In a population with primarily irregular screening participation, tests with the highest point sensitivity and reasonable specificity are more likely to favorably impact CRC related morbidity and mortality than those depending on annual adherence. This paper reviews the evidence supporting mt-sDNA for routine screening and demonstrates, using USPSTF's modeling data, that mt-sDNA at three-year intervals provides significant clinical net benefits and fewer complications per LYG than annual fecal immunochemical testing, high sensitivity guaiac based fecal occult blood testing and 10-year colonoscopy 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 | 0,007 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».