Patterns and predictors of adherence to colorectal cancer screening recommendations in Alberta’s Tomorrow Project participants stratified by risk
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Colorectal cancer (CRC) screening is an important modifiable behaviour for cancer control. Regular screening, following recommendations for the type, timing and frequency based on personal CRC risk, contributes to earlier detection and increases likelihood of successful treatment. METHODS: To determine adherence to screening recommendations in a large provincial cohort of adults, participants in Alberta's Tomorrow Project (n = 9641) were stratified based on increasing level of CRC risk: age (Age-only), family history of CRC (FamilyHx), personal history of bowel conditions (PersonalHx), or both (Family/PersonalHx) using self-reported information from questionnaires. Provincial and national guidelines for timing and frequency of screening tests were used to determine if participants were up-to-date based on their CRC risk. Screening status was compared between enrollment (2000-2006) and follow-up (2008) to determine screening pattern over time. RESULTS: The majority of participants (77%) fell into the average risk Age-only strata. Only a third of this strata were up-to-date for screening at baseline, but the proportion increased across the higher risk strata, with > 90% of the highest risk Family/PersonalHx strata up-to-date at baseline. There was also a lower proportion (< 25%) of the Age-only group who were regular screeners over time compared to the higher risk strata, though age, higher income and uptake of other screening tests (e.g. mammography) were associated with a greater likelihood of regular screening in multinomial logistic regression. CONCLUSIONS: The low (< 50%) adherence to regular CRC screening in average and moderate risk strata highlights the need to further explore barriers to uptake of screening across different risk profiles.
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».