Performance of the fecal immunochemical test for colorectal cancer and advanced neoplasia in individuals under age 50
Notice bibliographique
Résumé
The increased demand for colonoscopy combined with increased incidence of colorectal cancer (CRC) among younger populations presents a need to determine FIT performance among individuals in this age group. We conducted a systematic review to assess test performance characteristics of FIT in detecting CRC and advanced neoplasia in younger age populations. A search through December 2022 identified published articles assessing the sensitivity and specificity of FIT for advanced neoplasia or CRC among populations under age 50. Following the search, 3 studies were included in the systematic review. Sensitivity to detect advanced neoplasia ranged from 0.19 to 0.36 and specificity between 0.94 and 0.97 and the overall sensitivity and specificity were 0.23 (0.17-0.30) and 0.96 (0.94-0.98), respectively. Two studies that assessed these metrics in multiple age categories found similar sensitivity and specificity across all age groups 30-49. Sensitivity and specificity to detect CRC was assessed in one study and found no significant differences by age groups. These results suggest that FIT performance may be lower for younger individuals compared to those typically screened for CRC. However, there were few studies available for analysis. Given increasing recommendations to expand screening in younger age groups, more research is needed to determine whether FIT is an adequate screening tool in this population.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».