MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2886290918 · doi:10.1158/1538-7445.am2018-2204

Abstract 2204: Influence of chronic comorbidities on colorectal cancer screening adherence in a population-based Canadian cohort

2018· article· en· W2886290918 sur OpenAlexaffabout
Dominika Bhatia, Rinku Sutradhar, Jill Tinmouth, Simron Singh, Lorraine L. Lipscombe

Notice bibliographique

RevueCancer Research · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineColorectal cancerPopulationCohortFecal occult bloodSigmoidoscopyColonoscopyCancerCancer screeningCOPD

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Regular screening for colorectal cancer (CRC) is associated with a lower stage at diagnosis and improved survival. National guidelines recommend periodic screening for adults aged 50-74 years. Chronic diseases may distract from regular screening and increase CRC burden. We sought to determine whether having certain chronic conditions is associated with a lower rate of CRC screening adherence. Methods: Using linked healthcare databases from Ontario, Canada, we assembled a population-based cohort of adults aged 50-74 years, who were eligible and overdue for routine CRC screening (fecal occult blood testing > 2 years, sigmoidoscopy > 5 years, or colonoscopy > 10 years) at any point between April 1, 2004 and March 31, 2016. We implemented Andersen-Gill extended Cox models for recurrent events using an age time scale to examine the impact of chronic conditions on the relative rate (RR, 95% confidence interval, CI) of becoming adherent with periodic CRC tests, adjusted for the relevant time-varying covariates. Results: During the 12-year observation window, included individuals contributed a total of 19,818,050 person-years spent overdue for CRC tests. Over 70% of all CRC tests performed during the study period were fecal occult blood tests. At baseline, of the 4,642,422 individuals that met the inclusion criteria, 31% had hypertension, 12% had diabetes, 9% had chronic obstructive pulmonary disease (COPD), 7% had mental illness, 5% had cardiovascular disease (CVD), 1.6% had congestive heart failure (CHF), and 0.1% had end-stage renal disease (ESRD). After adjustment for sociodemographic and health system factors, the highest rates of nonadherence were observed for ESRD on dialysis (RR 0.66, CI 0.63-0.68), CHF (RR 0.75, CI 0.75-0.76), COPD (RR 0.84, CI 0.83-0.84), CVD (RR 0.85, CI 0.84-0.85), diabetes (RR 0.86, CI 0.86-0.87), and mental illness (RR 0.88, CI 0.87-0.88). Hypertension (RR 0.98, CI 0.97-0.98) and ESRD with kidney transplant (RR 1.00, CI 0.84-1.19) were associated with modest to no risk. Conclusion: The presence of a major chronic condition is associated with lower adherence to CRC screening. Future studies should explore reasons for lower CRC screening adherence in individuals with chronic conditions and the appropriateness of secondary cancer prevention and early diagnosis in this population. Citation Format: Dominika Bhatia, Rinku Sutradhar, Jill Tinmouth, Simron Singh, Lorraine Lipscombe. Influence of chronic comorbidities on colorectal cancer screening adherence in a population-based Canadian cohort [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 2204.

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)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,328 · 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'étudeObservationnel
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

Explorer davantage

Même revueCancer Research→Même sujetColorectal Cancer Screening and Detection→Travaux en français237 207→