Gastroscopy Following a Positive Fecal Occult Blood Test and Negative Colonoscopy: Systematic Review and Guideline
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A sizeable number of individuals who participate in population-based colorectal cancer (CRC) screening programs and have a positive fecal occult blood test (FOBT) do not have an identifiable lesion found at colonoscopy to account for their positive FOBT screen. OBJECTIVE: To evaluate the evidence and provide recommendations regarding the use of routine esophagogastroduodenoscopy (EGD) to detect upper gastrointestinal (UGI) cancers in patients participating in a population-based CRC screening program who are FOBT positive and colonoscopy negative. METHODS: A systematic review was used to develop the evidentiary base and to inform the evidence-based recommendations provided. RESULTS: Nine studies identified a group of patients who were FOBT positive and colonoscopy negative. Three studies found no cases of UGI cancer. Four studies reported cases of UGI cancer; three found UGI cancer in 1% or less of the population studied, and one study found one case of UGI cancer that represented 7% of their small subgroup of FOBT-positive/colonoscopy-negative patients. Two studies did not provide outcome information that could be specifically related to the FOBT-positive/colonoscopy-negative subgroup. CONCLUSION: The current body of evidence is insufficient to recommend for or against routine EGD as a means of detecting gastric or esophageal cancers for patients who are FOBT positive/colonoscopy negative, in a population-based CRC screening program. The decision to perform EGD should be individualized and based on clinical judgement.
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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 | 0,008 | 0,068 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».