The Colorectal cancer RISk Prediction (CRISP) trial: a randomised controlled trial of a decision support tool for risk-stratified colorectal cancer screening
Notice bibliographique
Résumé
Background A risk-stratified approach to colorectal cancer (CRC) screening could result in a more acceptable balance of benefits and harms, and be more cost-effective. Aim To determine the effect of a consultation in general practice using a computerised risk assessment and decision support tool (Colorectal cancer RISk Prediction, CRISP) on risk-appropriate CRC screening. Design and setting Randomised controlled trial in 10 general practices in Melbourne, Australia, from May 2017 to May 2018. Method Participants were recruited from a consecutive sample of patients aged 50–74 years attending their GP. Intervention consultations included CRC risk assessment using the CRISP tool and discussion of CRC screening recommendations. Control group consultations focused on lifestyle CRC risk factors. The primary outcome was risk-appropriate CRC screening at 12 months. Results A total of 734 participants (65.1% of eligible patients) were randomised (369 intervention, 365 control); the primary outcome was determined for 722 (362 intervention, 360 control). There was a 6.5% absolute increase (95% confidence interval [CI] = −0.28 to 13.2) in risk-appropriate screening in the intervention compared with the control group (71.5% versus 65.0%; odds ratio [OR] 1.36, 95% CI = 0.99 to 1.86,P= 0.057). In those due CRC screening during follow-up, there was a 20.3% (95% CI = 10.3 to 30.4) increase (intervention 59.8% versus control 38.9%; OR 2.31, 95% CI = 1.51 to 3.53,P<0.001) principally by increasing faecal occult blood testing in those at average risk. Conclusion A risk assessment and decision support tool increases risk-appropriate CRC screening in those due screening. The CRISP intervention could commence in people in their fifth decade to ensure people start CRC screening at the optimal age with the most cost-effective test.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».