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Enregistrement W4309855329 · doi:10.3390/curroncol29120716

Characteristics of Interval Colorectal Cancer: A Canadian Retrospective Population-Level Analysis from Newfoundland and Labrador

2022· article· en· W4309855329 sur OpenAlexaffvenueabout
Jessica J. Shanahan, Danielle M. LeBlanc, Emily Courage, Matthew G.K. Benesch, Kala Hickey, Katia A. Hartwig, Casey D. Armstrong, Reniel Engelbrecht, Mitchell G. Fagan, Mark Borgaonkar

Notice bibliographique

RevueCurrent Oncology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésMedicineColonoscopyColorectal cancerPopulationIncidence (geometry)Retrospective cohort studyConfidence intervalUnivariate analysisGeneral surgeryInternal medicineCancerMultivariate analysisDemographyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Interval colorectal cancers (I-CRCs) arise during the interval time period between scheduled colonoscopies. Predicting which patients are at risk of I-CRCs remains an elusive undertaking, but evidence would suggest that most I-CRCs arise from lesions missed on index endoscopy. The procedural factors that lead to missed lesions are numerous and lack consensus in the literature. In Canada, the province of Newfoundland and Labrador has the highest incidence of CRCs. In this study our aim was to examine I-CRCs (3-60 months after last colonoscopy) in NL through a population-level analysis covering 67% of the province from 2001-2018. We estimated the I-CRC rate to be up to 9.3%. Median age of I-CRC diagnosis was 67.1 years with an interval time of 2.9 years. About 57% of these tumors occurred proximal to the splenic flexure, with 53% presenting as local disease. No temporal differences were observed in interval time or tumor distribution. On univariate and multivariable logistical regression, risk of right-sided I-CRC did not correlate to the index colonoscopy indication, bowel preparation quality, size of largest polyp removed, colonoscopy completion rate, or stage at presentation. Improvements in synoptic reporting utilization and national registries are needed to identity risk factors and reduce I-CRC frequency.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,198

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,007
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,294 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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