S0316 Implementation of a Simple Colon Cancer Risk Assessment Tool in a Gastroenterology Office Setting Improved Identification of Patients at Risk of Lynch Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Lynch syndrome (LS) is the most common cause of hereditary colorectal cancer (CRC), with a reported prevalence of 2%–5% of all CRC cases. Recent research from our institution indicates that LS is underrecognized using current screening practices. A 3 question CRC Risk Assessment Tool, identified 77% of individuals with known LS undergoing colonoscopy. We assessed if implementation of this validated questionnaire at a busy gastroenterology office would improve identification of patients at higher risk for LS. METHODS: Adult gastroenterology outpatients attending consultation with one of seven gastroenterologists were asked to complete the CRC Risk Assessment Tool prior to their consultation. Those who had previously been referred for genetic testing were excluded. The gastroenterologists whose patients were recruited were unaware of the study and were blinded to the survey results. Each subject was asked the following three questions: (1) Do you have a first-degree relative with CRC or LS-related cancer diagnosed before age 50? (2) Have you had CRC or polyps diagnosed before age 50? (3) Do you have ≥3 relatives with CRC? Answering yes to any question was considered a positive screen. Each patient’s consultation was reviewed and appropriate referral for genetic testing was documented. RESULTS: A total of 655 patients were screened using the CRC Risk Assessment Tool, with 33 (5.0%) screening positive for question “Do you have a first-degree relative with CRC or LS-related cancer diagnosed before age 50?”, 71 (10.8%) screening positive for, “Have you had CRC or polyps diagnosed before age 50?” and 17 (2.6%) screening positive for “Do you have ≥3 relatives with CRC?.” In total, 106 (15.9%) of individuals surveyed screened positive indicating higher risk for LS. Only one of these patients was referred for genetic testing. CONCLUSION: Utilization of the CRC Risk Assessment Tool as part of regular patient intake in a gastroenterology office was feasible and improved identification of patients at higher risk for LS. Future steps involve instituting an educational program and reassessing the use of our CRC Risk Assessment Tool to ensure improvement in patient care.
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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 | 0,003 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,002 |
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 ».