Patterns of Colorectal Cancer Diagnosis Among Younger Adults in a Real-World, Population-Based Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Aims: To review the patterns of early-onset (<50 years old) colorectal cancer (CRC) in Alberta across the past 15 years among different socioeconomic and demographic patient subgroups. Methods: This is a retrospective, population-based study based on Alberta administrative databases. Income level was identified via income information from the 2006 Canadian census. Patients with colorectal adenocarcinoma diagnosed 2004–2018 were included. Frequency analyses were used to examine the percentage of early-onset CRC cases among different subgroups over the period studied. Multivariable logistic regression analysis was used to examine factors associated with the development of early-onset CRC. Results: A total of 24,912 patients were included, of whom 2096 (8.4%) were diagnosed at age <50 years and 22,816 (91.6%) at age ≥50 years. The percentage of patients diagnosed at age <50 years increased over time (10.2% in 2018 vs 7.9% in 2004; p < 0.003). Higher income was associated with younger age at diagnosis of CRC (odds ratio [OR] for quartile 1 vs quartile 4: 0.54; 95% CI: 0.47–0.62). Other factors associated with younger age at diagnosis included female sex (OR for male vs female: 0.85; 95% CI: 0.78–0.94), distal CRC (OR: 1.66; 95% CI: 1.50–1.84) and North zone (OR for South zone vs North zone: 0.74; 95% CI: 0.60–0.92). Conclusion: The proportion of patients (out of the overall CRC population) with early-onset CRC, increased in Alberta throughout the study duration (particularly left-sided CRC). There is a need to reassess the current age limits for CRC screening in Canada in view of these findings.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».