Impact of colonoscopically missed cancers on patient outcomes.
Notice bibliographique
Résumé
404 Background: There is increasing recognition of the potential for cancers to be missed on colonoscopy, but little is known about their outcomes. The objective of this study was to evaluate the outcomes of missed cancers relative to those detected by colonoscopy. Methods: We conducted a retrospective population-based cohort study, including all patients diagnosed with colorectal cancer (CRC) in Ontario, Canada from 2003-2009, who had undergone a colonoscopy within 36 months prior to diagnosis. Using previously defined time windows, we defined detected cancers as those diagnosed within 6 months of index colonoscopy and missed cancers as those diagnosed between 6 and 36 months after index colonoscopy. Patient and tumor factors were recorded as covariates. The primary outcome was overall survival, with secondary outcomes of resection rate, emergency presentation, and surgical complication rate. Logistic regression was used to analyze binary outcomes and Kaplan-Meier and Cox regression analyses were used for survival outcomes. Results: Overall, 30,475 patients were included in the study, with 2,804 being classified as having a missed cancer. Factors associated with missed cancers included colonic location (vs. rectum), older age, female sex, rural residence, and Charlson comorbidity score. Absolute 5-year overall survival was significantly lower in missed compared to detected cancers (60.8% vs. 68.3%, difference: 7.5%, p < 0.0001). In multivariable analysis, patients with missed cancers had a 22% higher hazard of death (HR: 1.22, 95% CI: 1.15 to 1.30, p < 0.0001). Patients with missed cancers were significantly more likely to present emergently with obstruction, bleeding or perforation (OR: 2.86, 95% CI: 2.56 to 3.13, p < 0.001) and were significantly less likely to have their tumors surgically resected (OR: 0.61, 95% CI: 0.55 to 0.67, p < 0.001). Conclusions: CRCs that are missed on initial colonoscopy are associated with markedly inferior patient outcomes, with a higher risk of emergent presentation, a lower likelihood of surgical resection, and most notably a significantly worse overall survival. These findings reinforce the critical importance of studying and improving quality measures of CRC screening to improve patient outcomes.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».