An Electronic Clinical Decision-Making Tool for Patients with Suspected Colorectal Cancer—Preliminary Evaluation in Patients Presenting with Rectal Bleeding
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: electronic clinical decision-making application was designed to assist physicians with evaluation of patients with suspected colorectal cancer (CRC). The physician completes an interactive checklist of evidence-based clinical parameters, and a recommended referral urgency is generated based on the post-test probability of CRC. This study aimed toward validation of the tool in symptomatic patients presenting with rectal bleeding. METHODS: tool was applied retrospectively to all patients who initially presented with rectal bleeding, to determine its sensitivity for detecting CRC in this population. A generated recommendation of 'immediate referral' (referral ≤24 hours, expected endoscopy ≤2 weeks) or 'urgent referral' (expected consultation and endoscopy ≤4 and ≤8 weeks) was considered a positive test result. An a priori sensitivity of 90% was deemed adequate, based on test characteristics of the tool's individual clinical criteria. RESULTS: The tool was applied to 281 patients. A total of 69 (24.6%) and 211 (75.1%) patients met criteria for immediate and urgent referral, respectively. The remaining patient (0.4%) met criteria for 'possible priority referral', while none met criteria for 'no specific action recommended'. This resulted in a calculated sensitivity of 99.6% (95% confidence interval 98.0 to 99.9%). CONCLUSIONS: tool is sensitive in the prediction of CRC in patients presenting with rectal bleeding. A prospective cohort study is being designed to allow for acquisition of comprehensive test performance characteristics and full validation of the instrument.
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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 | 0,006 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».