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Enregistrement W4281625396 · doi:10.1200/jco.2022.40.16_suppl.3526

Estimating the impact of reducing the age of colorectal cancer screening on cancer incidence, mortality, and costs in Canada using OncoSim.

2022· article· en· W4281625396 sur OpenAlexaffabout
Anastasia Kalyta, Jonathan M. Loree, Mary A. De Vera, Stuart Peacock, Jennifer J. Telford, Carl J. Brown, Fergal Donnellan, Sharlene Gill

Notice bibliographique

RevueJournal of Clinical Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensVancouver General HospitalSt. Paul's HospitalProvidence Health CareBC Cancer AgencyUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)Colorectal cancerDemographyCancerPopulationFamily historyColonoscopyCancer registryCancer screeningGerontologyEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

3526 Background: Organized colorectal cancer (CRC) screening programs currently cover Canadians aged ≥50 at average-risk of developing CRC and have contributed to declining CRC incidence. Rising incidence of early-onset CRC in individuals < 50 has led to lowering of the recommended screening start age to 45 rather than 50 in some jurisdictions. We used OncoSim, a publicly-available simulation tool, to model the effects of earlier screening initiation on Canadian CRC incidence, mortality and healthcare costs. Methods: OncoSim uses Canadian population and cancer registry data to simulate a representative sample of individuals from birth to death. We modeled four scenarios: no screening in average-risk individuals, screening initiation at age 50, initiation age lowered to 45 in 2022, and initiation age lowered to 40 in 2022. Each includes 32 million simulated participants. In the model, average-risk screening involves biennial FIT, available to all simulated participants regardless of family history with participation of 60% at the first recruitment attempt and 80% for repeat screening. Participants with a family history in all 4 scenarios were eligible for additional screening by colonoscopy every 5 years. Results: In our model, earlier screening yields reduced CRC incidence and mortality with increasing benefit over time. By 2051, screening initiation at age 45 or 40 reduces age-standardized incidence by 3.4% and 4.8% respectively, and age-standardized mortality by 3.3% and 4.6% respectively, compared to initiation at age 50. Screening initiation at age 45 yields 3,848 additional quality-adjusted life-years (QALYs) in 2051 at a cost of $9,350 per QALY gained and a 5% increase in colonoscopies performed. Initiation at age 40 yields 6,255 additional QALYs at $16,350 per QALY gained and a 9% increase in colonoscopies. The difference in screening costs compared to screening from age 50 is consistent year-to-year after 2024. In 2051 screening costs increase by $75mil and $155mil per year with initiation at ages 45 and 40 respectively, while costs of cancer management (including diagnosis, treatment, recurrence, palliative and end of life care) decrease by $42mil and $57mil respectively. Conclusions: Our model predicts that lowering the CRC screening initiation age for average-risk Canadians to 45 or 40 could reduce CRC incidence and mortality. Costs per QALY gained are high in the first few decades but decrease over time. Costs are modest after 30 years of screening compared to other life-preserving interventions such as dialysis. Our results suggest that lowering the screening age in Canada may be warranted, but further investigation is needed to assess capacity for increased colonoscopy demand.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,229

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,174
Tête enseignante GPT0,501
Écart entre enseignants0,327 · 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'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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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