S326 Potential Modifiers and Different Cut-offs in Diagnostic Accuracy of Fecal Immunochemical Test in Detecting Advanced Colon Neoplasia: A Diagnostic Test Accuracy Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Fecal Immunoglobulin Test (FIT) has been advocated as the first line of screening for colorectal cancer in several jurisdictions. Most studies have focused on colorectal cancer as the outcome of interest. Our goal was to quantify the diagnostic accuracy of different threshold of fecal immunochemical testing as compared to colonoscopy for detection of colonic advanced neoplasia and potential modifiers using proper Cochrane methodology. Methods: A comprehensive electronic search was performed for studies on FIT using colonoscopy as reference standard, to detect advanced neoplasia. Cochrane methodology was used to perform a diagnostic test accuracy meta-analysis. Diagnostic accuracy of different cut-offs of FIT including 25, 50, 75, 100, 150 and 200 ng/mL were calculated separately. Meta-regression analysis was also performed to detect potential a priori modifiers including age, location of tumour, time from FIT to colonoscopy. Results: 24 studies were included with no evidence of publication-bias. Sensitivity of FIT did not decrease with lowering the cut-off although specificity increased in higher cut-offs. Commonly used cut-offs of 50 ng/mL, 75 ng/mL and 100 ng/mL for FIT provided sensitivity of 39%, 36%, 27% and specificity of 92%, 94%, 96%, respectively. The sensitivity and specificity of FIT were 31 (26-36)% and 95 (94-96)%, respectively for distal lesions and 20 (13-27)% and 95 (94-96)%, respectively for proximal lesions (P=0.16). These numbers were 18 (3 - 33)% and 97 (96 - 98)%, respectively in those older than 50 as compared to 10 (1 - 19)% and 98 (97 - 99)%, respectively, for those under 50 (P=0.47). Meta-regression analysis did not show any significant predictability for location of the study (Asian versus non-Asian, P=0.06), inclusion of patients with unclear or high risk (P=0.14), time gap from FIT to colonoscopy (P=0.09) and risk of bias (high or unclear as compared to low) criteria in diagnostic accuracy of FIT (P=0.82). Conclusion: Sensitivity of FIT might have been overestimated in previous studies focusing on colorectal cancer as compared to advanced neoplasia and it seems to be independent of age, location of neoplasia or cut-offs contrary to some previous studies. Lowering the cut-off will reduce diagnostic odds ratio by increasing specificity but without any effect on sensitivity.Figure 1.: SROC of diagnostic accuracy of colonoscopy and different cut-offs of FIT.Table 1.: Diagnostic test accuracy of FIT for most used cut-off.
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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 | 0,026 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,071 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».