Guidance for setting international standards on reporting longitudinal adherence to stool-based colorectal cancer screening
Notice bibliographique
Résumé
Longitudinal adherence to colorectal cancer (CRC) screening is reported using different summarizing measures, which hampers international comparison. We provide evidence to guide recommendations on which longitudinal adherence measure to report. Using adherence data over four stool-based CRC screening rounds in three countries, we calculated six summarizing adherence measures; adherence over all rounds, adherence per round, rescreening, full programme adherence (yes/no), regularity (never/inconsistent/consistent screenees) and number of times participated. For each measure, we calculated the accuracy in capturing the observed adherence patterns. Using the ASCCA model, we predicted screening effectiveness when using summarizing measures as model input versus the observed adherence patterns. Adherence over all rounds in the Italian, Spanish and Dutch cohorts was 64.9%, 42.8% and 61.5%, respectively, and the proportion of consistent screenees was 50.9%, 26.3% and 45.7%. Number of times participated and regularity were most accurate and resulted in similar model-predicted screening effectiveness as simulating the observed adherence patterns of Italy, Spain and the Netherlands (mortality reductions: 24.4%, 16.9% and 23.5%). Adherence over all rounds and adherence per round were least accurate. Screening effectiveness was overestimated when using adherence over all rounds (mortality reductions: 26.8%, 19.4% and 25.7%) and adherence per round (mortality reductions: 26.8%, 19.5% and 25.9%). To conclude, number of times participated and regularity were most accurate and resulted in similar model-predicted screening effectiveness as using the observed adherence patterns. However they require longitudinal data. To facilitate international comparison of CRC screening programme performance, consensus on an accurate adherence measure to report should be reached.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».