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Enregistrement W4319440564 · doi:10.1016/j.pmedr.2023.102124

Performance of the fecal immunochemical test for colorectal cancer and advanced neoplasia in individuals under age 50

2023· review· en· W4319440564 sur OpenAlexaff
Emily Heer, Yibing Ruan, Joy Pader, Brittany Mah, Christina Ricci, Teresa T. Nguyen, Kristian Chow, Chelsea Ford-Sahibzada, Priyanka Gogna, Abbey E. Poirier, Nauzer Forbes, Steve J. Heitman, Robert J. Hilsden, Darren R. Brenner

Notice bibliographique

RevuePreventive Medicine Reports · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaQueen's UniversityAlberta Health ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineColorectal cancerColonoscopyIncidence (geometry)Internal medicineAge groupsPopulationCancerOncologyColorectal cancer screeningDemographyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,937
Score d'incertitude au seuil0,938

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,320 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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