Comparison of One versus Two Fecal Immunochemical Tests in the Detection of Colorectal Neoplasia in a Population-Based Colorectal Cancer Screening Program
Notice bibliographique
Résumé
Objective. To determine the positive predictive value (PPV) of two versus one abnormal FIT in the detection of colorectal neoplasia in a Canadian population. Methods. Three communities enrolled in a colorectal cancer (CRC) screening pilot program from 01/2009 to 04/2013 using 2 FITs. Data collected included demographics, colonoscopy, pathology, and FIT results. Participants completed both FITs and had one positive FIT and colonoscopy. PPV of one versus two abnormal FITs was calculated using a weighted-generalized score statistic. A two-sided 5% significance level was used. Results. 1576 of 17,031 average-risk participants, 50–75 years old, had a positive FIT. Colonoscopy revealed 58 (3.7%) cancers, 419 (31.6%) high-risk polyps, and 374 (23.7%) low-risk polyps as the most significant lesion. PPV of one versus two positive FITs for cancer, high-risk polyps, and any neoplasia were 1% versus 8%, 20% versus 40%, and 48% versus 67%, respectively (<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mml:mrow><mml:mi>p</mml:mi></mml:mrow></mml:math>value < 0.0001). When the first FIT was negative, the second positive FIT detected 7 CRCs and 98 high-risk polyps. Conclusions. PPV of two positive FITs is superior to one positive FIT for CRC and high-risk polyps. The added value of the second FIT was 12% of total CRCs and 23% of total high-risk polyps.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».