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Enregistrement W2810502634 · doi:10.1158/1538-7445.am2018-2213

Abstract 2213: A simple risk prediction model for high-risk adenomatous polyps at the time of colonoscopy

2018· article· en· W2810502634 sur OpenAlexaffabout
Devon J. Boyne, Lisa M. Lix, Susanna Town, Steven J. Heitman, Robert J. Hilsden, Darren R. Brenner

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensUniversity of ManitobaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineColonoscopyColorectal cancerLogistic regressionFamily historyBody mass indexInternal medicinePopulationCancerPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction: The prediction of high risk adenoma polyp (HRAP) may help to prioritize the urgency and guide the performance of colonoscopy procedures. Our objective was to develop and internally validate a simple, scalable clinical prediction model. Methods: The study population consisted of 2,364 individuals aged 50 to 74 with no prior history of cancer who had a screening colonoscopy at the Forzani and MacPhail Colon Cancer Screening Centre in Calgary, Canada. A total of 190 HRAPs were identified (8.0%). A multivariable logistic regression model was created using colorectal cancer risk factors identified from prior research. Predictor variables were collected from a baseline health questionnaire and included patient demographic (age, sex, and ethnicity), lifestyle (body mass index, alcohol (daily vs. no), smoking (never vs. ever), physical activity (high vs. moderate to low), and non-steroidal anti-inflammatory drug (NSAID) use (yes vs. no)), medical (family history of colorectal cancer, personal history of diabetes, or fecal occult blood test within the past two years), and female-specific characteristics (menopausal status and hormone replacement therapy (yes vs. no)). The demographic variables were first used to create a baseline model and the benefits of adding the groups of lifestyle, medical, and female-specific variables into the model in various combinations was assessed. Five-fold internal cross validation was conducted. Performance was assessed using the C-statistic and Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit test. Results: The average age of the participants was 58 years of whom 54.9% were male and 85.24% were Caucasian. The clinical prediction model included demographic and lifestyle variables. On average, the predicted probability of having a HRAP was 8.0% (IQR: 4.1% to 10.6%). The bias-adjusted C-statistic was 0.66 (95% CI: 0.62 to 0.70) and there was no evidence of a lack of calibration according to the Hosmer-Lemeshow goodness-of-fit test. The addition of the medical history variables (Δ AUC = +0.0001; p = 0.98) or female-specific variables (Δ AUC = + 0.006; p = 0.32) or both medical and female-specific groups of variables (Δ AUC = +0.004; p = 0.45) did not significantly improve predictive performance. Conclusions: A model based on demographic and lifestyle variables showed a modest predictive ability for having an HRAP at the time of colonoscopy in a population undergoing screening-related colonoscopies. Consideration of these factors may assist in guiding prioritization of limited screening resources. Next steps include external validation and testing the incremental predictive ability of circulating biomarkers. Citation Format: Devon J. Boyne, Lisa M. Lix, Susanna Town, Steven J. Heitman, Robert J. Hilsden, Darren R. Brenner. A simple risk prediction model for high-risk adenomatous polyps at the time of colonoscopy [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2018; 2018 Apr 14-18; Chicago, IL. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2018;78(13 Suppl):Abstract nr 2213.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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