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Enregistrement W2790457387 · doi:10.1093/jcag/gwy009.198

A198 PERSONALIZING THE AGE TO STOP COLORECTAL CANCER SCREENING IN CANADA BASED ON COMORBIDITY AND PRIOR SCREENING HISTORY: MODEL ESTIMATES OF HARMS AND BENEFITS

2018· article· en· W2790457387 sur OpenAlexaffabout
Dayna R. Cenin, Jill Tinmouth, Catherine Dubé, Bronwen R. McCurdy, Lawrence Paszat, Linda Rabeneck, Iris Lansdorp‐Vogelaar

Notice bibliographique

RevueJournal of the Canadian Association of Gastroenterology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Cancer Incidence and Screening
Établissements canadiensOttawa HospitalHealth Sciences CentreCancer Care OntarioSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComorbidityMedicineCohortMicrosimulationPopulationDemographyColorectal cancer screeningCancer screeningColorectal cancerGerontologyCancerInternal medicineEnvironmental healthColonoscopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Canadian Task Force on Preventive Health Care recommends against screening individuals at average risk of colorectal cancer (CRC) after age 74. However, harms and benefits of screening may depend on age, sex, comorbidities and prior screening history. To determine stop ages for CRC screening with faecal immunochemical testing (FIT) based on sex, comorbidity and prior screening history. We used the Microsimulation Screening Analysis-Colon (MISCAN-Colon) model to simulate a cohort of Canadian citizens born in 1960. The model was used to estimate the harms and benefits of undergoing one more CRC screen in males and females, aged 66 to 90 years by comorbidity status (no, low, moderate or severe) and previous screening history (no, 50% (adequate) and 100% (perfect) adherence). Screening was assumed to occur in an organized CRC screening program using biennial FIT. In order to determine the stop age that results in an acceptable balance between harms and benefits, we compared the harms and benefits for each cohort to that of an average health Canadian population, who had perfect prior screening, undergoing one more screening event at 74 years of age. We present the incremental number needed to screen to gain one additional life year per 1,000 screened individuals compared to the threshold, defined by stopping screening at 74 years and 76 years in the healthy, average risk population with a history of perfect prior screening. Using the threshold described above, previously unscreened men and women with no comorbidity can be screened up until the age of 88 years. As comorbidity increased, the age to stop screening decreased for both males and females. For those with no or low comorbidity, as prior screening compliance improved, the age to stop screening decreased. For example, those with no comorbidity and adequate or perfect prior screening should stop screening at 80 and 76 years of age, respectively. Participants with severe comorbidity had the lowest age to stop screening (age 66 or lower) which did not vary by prior screening history (see Table). The stopping age for CRC screening using biennial FIT can be personalized based on the participant’s comorbidities and prior screening history; sex appears to have limited impact on screening stop age. Patients and providers can use these findings for decision-making regarding screening. Policy makers may wish to consider them in the design of organized CRC screening programs. Suggested stop ages by prior screening & comorbidity CM=comorbidity Cancer Care Ontario

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,092
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,054
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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