Colorectal cancer screening: Opportunities to improve uptake, outcomes, and disparities
Notice bibliographique
Résumé
Colorectal cancer screening has become a standard of care in industrialized nations for those 50 to 75 years of age, along with selected high-risk populations. While colorectal cancer screening has been shown to reduce both the incidence and mortality of colorectal cancer, it is a complex multi-disciplinary process with a number of important steps that require optimization before tangible improvements in outcomes are possible. For both opportunistic and programmatic colorectal cancer screening, poor participant uptake remains an ongoing concern. Furthermore, current screening modalities (such as the guaiac based fecal occult blood test, fecal immunochemical test and colonoscopy) may be used or performed suboptimally, which can lead to missed neoplastic lesions and unnecessary endoscopic evaluations. The latter poses the risk of adverse events, such as perforation and post-polypectomy bleeding, as well as financial impacts to the healthcare system. Moreover, ongoing disparities in colorectal cancer screening persist among marginalized populations, including specific ethnic minorities (African Americans, Hispanics, Asians, Indigenous groups), immigrants, and those who are economically disenfranchised. Given this context, we aimed to review the current literature on these important areas pertaining to colorectal cancer screening, particularly focusing on the guaiac based fecal occult blood test, the fecal immunochemical test and colonoscopy.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».