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 ( p 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 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 | 0,008 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».