Personalized cancer screening: helping primary care rise to the challenge
Notice bibliographique
Résumé
With their longitudinal patient relationships, primary care physicians and their care teams are uniquely situated to promote preventive medicine, including cancer screening. A confluence of forces is driving the demand for the personalization of cancer screening recommendations. Recommendations are increasingly based on individual patient preferences, medical history, genetic and environmental risk factors, and level of interaction with the healthcare system. Current examples include choices between colonoscopy, fecal testing, and emerging tests for colorectal cancer (CRC) screening; the use of genetic information and availability of home self-testing in cervical cancer screening; the integration of multiple risk factors and patient preferences to decide the intensity and length of breast cancer screening; and the issues of smoking cessation and competing priorities when deciding whether or not to pursue lung cancer screening. These changes will inevitably increase the burden on primary care of providing high-quality cancer screening to their patients. To address, primary care physicians need access to continuously updated evidence reviews including prioritization of strongly supported recommendations, training in shared decision-making and tools for preference diagnosis, and an electronic health record (EHR) and reimbursement model that allow for population health management and team-based care. Only by reinforcing cancer screening in primary care can we ensure that personalized cancer screening is accessible and evidence-based.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».