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Enregistrement W2410622208

Longitudinal adherence to colorectal cancer screening guidelines.

2016· article· en· W2410622208 sur OpenAlexaff
Anissa Cyhaniuk, Megan Coombes

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensRoche (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineFecal occult bloodColorectal cancerPopulationCancer screeningInternal medicineColorectal cancer screeningCohortRetrospective cohort studyCancerColonoscopyEnvironmental health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To describe adherence with United States Preventive Services Task Force (USPSTF) colorectal cancer (CRC) screening recommendations over a 10-year period in a large, continuously insured screening population at average risk for CRC. STUDY DESIGN: Retrospective claims database analysis. METHODS: Insured members (N = 151,638) who turned 50 years old between January 1, 2000, and December 31, 2004, and were at average risk for CRC were included in the analysis. Subjects were categorized as adherent, inadequately screened, or screening-naïve based on their level of adherence with USPSTF CRC screening guidelines. Outcomes considered were age at initial CRC screening and CRC screening tests received over the 10-year period. RESULTS: Of the 151,638 subjects in the cohort, only 97,518 (64%) were adherent with current CRC screening recommendations. An additional 18,050 (12%) were considered inadequately screened and 36,070 (24%) were screening-naïve. In those subjects who received some form of CRC screening, the average age at screening initiation was 53 years--3 years past the age recommended by current guidelines. Of those subjects who were inadequately screened, nearly half (46%) received only 1 fecal occult blood or fecal immunochemical test over the 10-year period. CONCLUSIONS: In a sample of continuously insured average-risk individuals aged 50 to 54 years, CRC screening was initiated later and performed less frequently than recommended in USPSTF guidelines.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,104
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations57
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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