Impact of Follow-Up Colonoscopy Quality on Canadian Colorectal Cancer Outcomes and Costs
Notice bibliographique
Résumé
Background: Most colorectal cancer (CRC) cases develop from precancerous polyps. Screening using fecal testing for occult blood, with follow-up diagnostic colonoscopy to remove polyps, can prevent invasive cancer from occurring. However, there is variation in the quality of colonoscopy, which may result in nonoptimal health outcomes. Aim: We evaluated the impact of follow-up colonoscopy quality on health outcomes, resource utilization and costs using the OncoSim-CRC microsimulation model (version 2.5). Methods: OncoSim is a microsimulation model led by the Canadian Partnership Against Cancer with model development by Statistics Canada. We compared results of high quality follow-up colonoscopy after positive fecal immunochemical testing (FIT) (colonoscopy sensitivity for cancer detection= 95%; compliance to follow-up colonoscopy = 85%) with that of reduced quality colonoscopy. Variations in colonoscopy performance were simulated through plausible overall effectiveness reduction (ER) and incomplete colonoscopy (IC). Screening system/patient follow-up deficiencies were simulated through poor compliance to diagnostic colonoscopy (PC). Modeling assumptions included: Biennial FIT screening of average-risk people aged 50-74; positive FIT followed by diagnostic colonoscopy; ER = 20% reduction in overall sensitivity; IC = zero sensitivity in proximal colon; PC = compliance reduction by 50%. Overall cost was calculated for 2017-2036 in undiscounted 2016 CAD, and included screening, treatment and end-of-life costs. Results: Compared with high quality colonoscopy follow-up, incomplete colonoscopy with poor compliance over 20 years led to as many as 12% new cases of CRC; 23% more CRC deaths; 89% more interval cancers; and 6% increased costs to the health care system, annually. Conclusion: Reduced colonoscopy quality can lead to considerable declines in the predicted effectiveness of screening and to increased costs to the healthcare system. Efforts to increase and maintain colonoscopy performance is a necessary component of CRC control planning.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».