Colorectal Cancer Outcomes in a Large Negative Computed Tomography Colonography Screening Cohort
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: At our institution, the most common cohort of individuals having computed tomography colonography (CTC) are those that require primary screening for colorectal cancer and were unable to tolerate or failed optical colonoscopy (OC). CTC is an efficient method for detecting polyps, masses, flat-lesions, and overt colorectal cancer, serving as a viable alternative to colonoscopy. This study follows patients with negative CTC results to evaluate the number of clinically significant lesions that may have been potentially missed by CTC. We suspect this number will be exceedingly low given the high sensitivity of this technique. METHODS: All patients with negative CTC screening (n = 509) in the Eastern Health Medical Health Region, located in Newfoundland and Labrador, Canada were included. An electronic medical record review was undertaken, encompassing provider, colonoscopy, imaging, and histopathology reports. Subjects were also checked through the Newfoundland Cancer Clinic Registry Database. All incidents of colorectal cancer were recorded. RESULTS: The study cohort comprised 509 subjects. These subjects were followed for an average of 7.88 years. Two colorectal adenocarcinomas in this cohort were identified representing a crude cancer incidence rate of 0.49 cancers per 1000 patient years, and a rate of 0.39% following a normal CTC. CONCLUSIONS: Colorectal cancer presenting clinically is rare in the 7.88 years following a negative CTC, suggesting CTC is equally effective for colorectal screening compared to OC. Furthermore, current guidelines that recommend interval CTC screening every 5 years is conservative, and interval screening can likely be recommended over a longer time frame.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».