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Enregistrement W2562357943 · doi:10.1155/2016/4650471

Correlating Quantitative Fecal Immunochemical Test Results with Neoplastic Findings on Colonoscopy in a Population-Based Colorectal Cancer Screening Program: A Prospective Study

2016· article· en· W2562357943 sur OpenAlexaffabout
Neal Shahidi, Laura Gentile, Lovedeep Gondara, Jeremy Hamm, Colleen McGahan, Robert Enns, Jennifer J. Telford

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Gastroenterology and Hepatology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensBC Cancer AgencySt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHRASColonoscopyColorectal cancerColorectal cancer screeningInternal medicinePopulationGastroenterologyProspective cohort studySigmoidoscopyCancerKRASEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and Aims . The Canadian Partnership Against Cancer (CPAC) recommends a fecal immunochemical test- (FIT-) positive predictive value (PPV) for all adenomas of ≥50%. We sought to assess FIT performance among average-risk participants of the British Columbia Colon Screening Program (BCCSP). Methods. From Nov-2013 to Dec-2014 consecutive participants of the BCCSP were assessed. Data was obtained from a prospectively collected database. A single quantitative FIT (NS-Plus, Alfresa Pharma Corporation, Japan) with a cut-off of ≥10 μ g/g (≥50 ng/mL) was used. Results . 20,322 FIT-positive participants underwent CSPY. At a FIT cut-off of ≥10 μ g/g (≥50 ng/mL) the PPV for all adenomas was 52.0%. Increasing the FIT cut-off to ≥20 μ g/g (≥100 ng/mL) would increase the PPV for colorectal cancer (CRC) by 1.5% and for high-risk adenomas (HRAs) by 6.5% at a cost of missing 13.6% of CRCs and 32.4% of HRAs. Conclusions. As the NS-Plus FIT cut-off rises, the PPV for CRC and HRAs increases but at the cost of missed lesions. A cut-off of ≥10 μ g/g (≥50 ng/mL) produces a PPV for all adenomas exceeding national recommendations. Health authorities need to take into consideration endoscopic resources when selecting a FIT positivity threshold.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,201
Score d'incertitude au seuil0,838

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,269 · 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 tête enseignante, 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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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