Abstract 2213: A simple risk prediction model for high-risk adenomatous polyps at the time of colonoscopy
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».