The fecal immunochemical test (fit): Selected aspects regarding its effectiveness for colorectal cancer screening in Quebec City
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND AIMS: FIT's value has been ascertained across Canada and worldwide, but still needs to be assessed within the province of Quebec. There also remains a gap between formal indications for FIT, and its actual use in clinical practice. This research aims to evaluate some aspects of FIT's effectiveness in our setting, and its application by prescribers. METHODS: We retrospectively identified and reviewed all the colonoscopies conducted for a positive FIT in 2014 at 2 hospitals located in Quebec City. RESULTS: Five hundred and fifty-nine (559) colonoscopies were reviewed. We obtained PPVs of 6.8% and 46.9% for the detection of CRC and AA, respectively. The PPV for the detection of SCL was higher in men compared to women (OR 1.56, 95%CI 1.11-2.20) and among justified FITs compared to unwarranted ones (OR 1.88, 95%CI 1.34-2.63). The PPV for CRC detection was 25.0% in the presence of unexplained iron deficiency anemia and 6.5% when anemia was absent (p = 0.0058). In 49.9% of cases, the prescription of a FIT was inappropriate. CONCLUSION: The FIT holds a better PPV for detecting SCL among men and when it is indicated. Anemia is associated with a higher CRC detection rate. Half of the FITs were not initially indicated.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».