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Enregistrement W3155772271 · doi:10.1016/j.ijmedinf.2021.104455

Participatory simulation modeling to inform colorectal cancer screening in a complex remote northern health system: Canada’s Northwest Territories

2021· article· en· W3155772271 sur OpenAlexafffundabout
Heather Smith, Jean Hai Ein Yong, Kami Kandola, Robin P. Boushey, Craig Kuziemsky

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Medical Informatics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensMacEwan UniversityCanadian Partnership Against CancerUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPartenariat Canadien Contre Le CancerUniversity of OttawaTelfer School of Management, University of OttawaPolar Knowledge CanadaHealth Canada
Mots-clésColonoscopyMedicineMicrosimulationColorectal cancerCitizen journalismComputer scienceCancerInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND & AIMS: Colorectal cancer (CRC) mortality in the Northwest Territories (NWT), a northern region of Canada, could be reduced by implementing a CRC screening program. However, this may require additional colonoscopy resources. We used participatory simulation modeling to predict colonoscopy demand and to develop strategies for implementing a feasible and effective CRC screening program in this complex remote northern health system. METHODS: Using a participatory simulation modeling approach, we first developed a conceptual model of CRC screening with local collaborators. This approach informed our parameter adjustments of an existing microsimulation model, OncoSim-CRC, using data from a retrospective cohort review of CRC screening between 2014-2019 and secondary data. Model scenarios reflecting program implementation were run for 500 million cases. Validity was assessed, and outputs analyzed with collaborators. Alternative scenarios were developed to reduce colonoscopy demand and results were presented to end-users. RESULTS: We estimated that colonoscopy demand with a CRC screening program phased-in over 5 years would surpass capacity within 2 years. If demand is met, screen-detected cancers would increase by 110 %, and clinically-detected cases would reduce by 26 % over the next 30 years. We also found that prolonging the phase-in period, or revising adenoma follow-up guidelines would reduce colonoscopy demand while still improving cancer detection. Both strategies were considered feasible by collaborators. The adjusted model was valid, and the projections informed local end-users plans for CRC screening delivery. CONCLUSIONS: Using participatory simulation modeling, we projected that a screening program would improve CRC detection but surpass current colonoscopy capacity. Phasing-in the screening program and reducing endoscopic adenoma follow-up would enhance feasibility of a CRC screening program in the NWT and help maintain its effectiveness.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,574
Score d'incertitude au seuil0,851

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,373
Écart entre enseignants0,304 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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