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Enregistrement W2979785344 · doi:10.14309/01.ajg.0000600924.08076.d9

2848 The Impact of Multitarget Stool DNA (Cologuard) Testing in a Real World Population

2019· article· en· W2979785344 sur OpenAlexaboutno aff
Erica P. Turse, Francis Dailey, Veysel Tahan, John C. Turse

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineColonoscopyInternal medicineColorectal cancerGastroenterologyRectumDysplasiaColorectal cancer screeningPopulationHyperplastic PolypProspective cohort studyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Colorectal cancer (CRC) remains the second leading cause of death for carcinomas. Effective screening for CRC is paramount to prevent morbidity and mortality. Several options for screening alternatives exist with the newest, as of 2014, being the recommendation for multitarget stool DNA testing. A cross-sectional study at 90 sites, including private and academic centers, throughout the US and Canada evaluated average-risk patients utilizing stool specimens and follow-up screening colonoscopy. This 2014 study found that sensitivity for stool DNA testing of detecting colorectal cancer was 92.3%, advanced precancerous lesions 42.4%, and high-grade dysplasia 69.2%. METHODS: We collected real-world prospective data from January 31, 2017 through May 31, 2019 of 157 patients who had positive stool DNA testing and documented their colonoscopy findings. The patients all underwent colonoscopy at the same outpatient endoscopy center which has four board certified gastroenterologists, all more than 10 years out of training. Patients were all average-risk prior to receiving stool DNA screening. RESULTS: The mean age of patients was 68.8 years, with 99 female patients and 66 male patients. Three patients were found to have invasive adenocarcinoma which included the cecum, sigmoid and rectum. A total of 81 patients had no pathology or hyperplastic polyps and 73 patients had polyps that were either tubular adenomas or sessile serrated adenomas. CONCLUSION: In our study, 48% of patients had a positive predictive value (PPV) indicating those who had stool DNA testing followed by positive initial screening colonoscopies. We compared our data to the initial 2014 clinical trial by Imperiale et al with a 41.37% PPV. Interestingly, the number needed to treat in the clinical trial found that 166 individuals would have to undergo multitarget DNA testing for any colorectal cancer to be found and 31 for advanced precancerous lesions. Our real-world study determined that it took about 52 patients (3 in 157) to identify colorectal cancer and 1 in 2.15 patients for advanced precancerous lesions. Our study highlights the continued necessity of colonoscopies as the first line therapy for screening, even among average risk populations.

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)0,010
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,289 · 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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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