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Enregistrement W3080486041 · doi:10.1136/gutjnl-2020-321650

Prioritisation by FIT to mitigate the impact of delays in the 2-week wait colorectal cancer referral pathway during the COVID-19 pandemic: a UK modelling study

2020· article· en· W3080486041 sur OpenAlexfundno aff
Chey Loveday, Amit Sud, Michael E. Jones, John Broggio, Stephen Scott, Firza Gronthound, Beth Torr, Alice Garrett, David Nicol, Shaman Jhanji, Stephen Boyce, Matthew Williams, Claire Barry, Elio Ríboli, Emma Kipps, Ethna McFerran, David C. Muller, Georgios Lyratzopoulos, Mark Lawler, Muti Abulafi, Richard S. Houlston, Clare Turnbull

Notice bibliographique

RevueGut · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCOVID-19 and healthcare impacts
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesHealth Data Research UKPublic Health EnglandRoyal Marsden NHS Foundation TrustBreast Cancer NowCancer Research UKQueen's University BelfastNational Institute for Health and Care ResearchNIHR Imperial Biomedical Research CentreQueen's UniversityPfizerMedical Research CouncilMovember Foundation
Mots-clésPandemicCoronavirus disease 2019 (COVID-19)ReferralColorectal cancerMedicine2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)CancerEmergency medicineVirologyInternal medicineFamily medicineDiseaseOutbreakInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To evaluate the impact of faecal immunochemical testing (FIT) prioritisation to mitigate the impact of delays in the colorectal cancer (CRC) urgent diagnostic (2-week-wait (2WW)) pathway consequent from the COVID-19 pandemic. DESIGN: We modelled the reduction in CRC survival and life years lost resultant from per-patient delays of 2-6 months in the 2WW pathway. We stratified by age group, individual-level benefit in CRC survival versus age-specific nosocomial COVID-19-related fatality per referred patient undergoing colonoscopy. We modelled mitigation strategies using thresholds of FIT triage of 2, 10 and 150 µg Hb/g to prioritise 2WW referrals for colonoscopy. To construct the underlying models, we employed 10-year net CRC survival for England 2008-2017, 2WW pathway CRC case and referral volumes and per-day-delay HRs generated from observational studies of diagnosis-to-treatment interval. RESULTS: Delay of 2/4/6 months across all 11 266 patients with CRC diagnosed per typical year via the 2WW pathway were estimated to result in 653/1419/2250 attributable deaths and loss of 9214/20 315/32 799 life years. Risk-benefit from urgent investigatory referral is particularly sensitive to nosocomial COVID-19 rates for patients aged >60. Prioritisation out of delay for the 18% of symptomatic referrals with FIT >10 µg Hb/g would avoid 89% of these deaths attributable to presentational/diagnostic delay while reducing immediate requirement for colonoscopy by >80%. CONCLUSIONS: Delays in the pathway to CRC diagnosis and treatment have potential to cause significant mortality and loss of life years. FIT triage of symptomatic patients in primary care could streamline access to colonoscopy, reduce delays for true-positive CRC cases and reduce nosocomial COVID-19 mortality in older true-negative 2WW referrals. However, this strategy offers benefit only in short-term rationalisation of limited endoscopy services: the appreciable false-negative rate of FIT in symptomatic patients means most colonoscopies will still be required.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,982

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,208
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,216 · 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 tête enseignante, 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

Citations81
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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