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Enregistrement W3134856831 · doi:10.14309/ajg.0000000000001122

ACG Clinical Guidelines: Colorectal Cancer Screening 2021

2021· article· en· W3134856831 sur OpenAlexaff
Aasma Shaukat, Charles J. Kahi, Carol A. Burke, Linda Rabeneck, Bryan G. Sauer, Douglas K. Rex

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineColonoscopyGuidelineColorectal cancerColorectal cancer screeningModalitiesMEDLINEIntensive care medicineCancerFamily medicineInternal medicineGynecologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Colorectal cancer (CRC) is the third most common cancer in men and women in the United States. CRC screening efforts are directed toward removal of adenomas and sessile serrated lesions and detection of early-stage CRC. The purpose of this article is to update the 2009 American College of Gastroenterology CRC screening guidelines. The guideline is framed around several key questions. We conducted a comprehensive literature search to include studies through October 2020. The inclusion criteria were studies of any design with men and women age 40 years and older. Detailed recommendations for CRC screening in average-risk individuals and those with a family history of CRC are discussed. We also provide recommendations on the role of aspirin for chemoprevention, quality indicators for colonoscopy, approaches to organized CRC screening and improving adherence to CRC screening. CRC screening must be optimized to allow effective and sustained reduction of CRC incidence and mortality. This can be accomplished by achieving high rates of adherence, quality monitoring and improvement, following evidence-based guidelines, and removing barriers through the spectrum of care from noninvasive screening tests to screening and diagnostic colonoscopy. The development of cost-effective, highly accurate, noninvasive modalities associated with improved overall adherence to the screening process is also a desirable goal.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0100,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0090,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0520,061

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations797
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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