Designing clinical and genetic guidelines of colorectal cancer screening as an effective roadmap for risk management.
Notice bibliographique
Résumé
AIM: We aimed to present clinical and genetic guidelines of colorectal cancer screening for risk assessment of populations at risk. BACKGROUND: National guidelines can be used as a guide for choosing the method of screening for each individual. These guidelines facilitate decision making and support the delivery of cancer screening service. METHODS: In the first step, a comparative study was performed by using secondary data extracted from the literature review. Three countries (Canada, Australia and United States) were selected from 25 countries that are member in the International Cancer Screening Network (ICSN). The second step of study was qualitative survey. The study was based on the grounded theory approach. Study tool was semi-structured interview. Interviewing involves asking questions and getting answers from participants. 22 expert's perspectives about guidelines of colorectal cancer screening were surveyed. RESULTS: Screening program of selected countries was compared. Countries were surveyed by number of risk groups and subgroups, criteria for risk assessment, beginning age, recommendations, screening approaches and intervals. Australia and United States have three risk groups and Canada has two risk groups. Four risk groups were defined in the national guideline, including high risk, increased risk, average and low risk group. The high risk group comprises of 8 subgroups, increased risk group comprises of 3 subgroups and average risk group contain 4 subgroups. Approved clinical criteria for hereditary syndromes and the roadmap of genetic and pathologic survey were designed. CONCLUSIONS: Guidelines and pathways have a vital role in the quality improvement of CRC screening program. National guidelines were refined according to the environmental and genetic criteria of colorectal cancer in Iran. These guidelines provide evidence-based recommendations by risk groups. National pathways as a risk assessment tool can evaluate and improve the processes and outcomes of cancer screening in practice. One of the suggestions for future research is the designing expert system for real-time decision making during a clinical interaction.
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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 | 0,032 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».