Temporal trends in colorectal cancer screening (CRCS).
Notice bibliographique
Résumé
356 Background: The rate of CRCS continues to be suboptimal. Our study objectives were to characterize temporal trends in CRCS in general and within specific subpopulations and identify clinical and system factors that pose barriers to CRCS. Methods: Data from respondents aged ≥50 years who were classified as average risk (no personal or family history of colorectal cancer) from the 2001 to 2009 California Health Interview Survey were analyzed. Up-to-date CRCS was defined as having had a sigmoidoscopy or colonoscopy within the past 10 years. Using multivariate regression analyses that adjusted for confounders, rates of CRCS over consecutive periods of 2 calendar years were determined. Stratified analyses that explored for effect modification based on gender, ethnicity, smoking history, educational attainment, income level, health insurance status, and urban vs. rural residence were conducted. Results: A total of 126,873 screening-eligible respondents was included: median age was 63 years (range 50-85); 50,303 (46%) were men, and 95,534 (63%) were white. In the entire cohort, only 73,589 (55%) reported up-to-date CRCS. Over time, there was a significant trend towards increased CRCS, ranging from 48% in 2001 to 61% in 2009 (p<0.01). After adjusting for confounding variables, this trend persisted with higher odds of up-to-date CRCS in more recent years (see Table). Specific characteristics were associated with decreased likelihood of CRCS: women (OR 0.63), low education (OR 0.72), poor income (OR 0.84), no insurance (OR 0.44), and rural residence (OR 0.93) (p<0.01 for all). Temporal increases in CRCS were most prominent in particular groups, such as women (OR 3.55 in 2009 vs. 2001) and the uninsured (OR 11.48 in 2009 vs. 2001) (p<0.01 for both). Conclusions: Although CRCS improved over time, there is still room for significant improvement. Temporal increases in CRCS were most substantial among women and the uninsured. Interventions used to improve CRCS in these groups should be harnessed and implemented within other minorities to enhance screening. [Table: see text]
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».