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Enregistrement W4367296183 · doi:10.14740/gr1599

Is There a Difference in Adenoma Detection Rates According to Indication? An Experience in a Panamanian Colorectal Cancer Screening Program

2023· article· en· W4367296183 sur OpenAlexvenueno aff
Julio Zúñiga Cisneros, Carlos Tunon, Enrique Adames, Carolina García, René Rivera, Eyleen Gonzalez, Jan Cubilla, Luis Lambrano

Notice bibliographique

RevueGastroenterology Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineColonoscopyAdenomaInternal medicineColorectal cancerLogistic regressionColorectal cancer screeningObservational studyGastroenterologyRetrospective cohort studyStage (stratigraphy)PopulationCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The benefit of colorectal cancer screening in reducing cancer risk and related death is unclear. There are quality measure indicators and multiple factors that affect the performance of a successful colonoscopy. The main objective of our study was to identify if there is a difference in polyp detection rate (PDR) and adenoma detection rate (ADR) according to colonoscopy indication and which factors might be associated. Methods: We conducted a retrospective review of all colonoscopies performed between January 2018 and January 2019, in a tertiary endoscopic center. All patients ≥ 50 years old scheduled for a nonurgent colonoscopy and screening colonoscopy were included. We stratified the total number of colonoscopies into two categories according to the indication: screening vs. non-screening, and then calculated PDR, ADR and serrated polyp detection rate (SDR). We also performed logistic regression model to identify factors associated with detecting polyps and adenomatous polyps. Results: A total of 1,129 and 365 colonoscopies were performed in the non-screening and screening group, respectively. In comparison with the screening group, PDR and ADR were lower for the non-screening group (33% vs. 25%; P = 0.005 and 17% vs. 13%; P = 0.005). SDR was non-significantly lower in the non-screening group when compared with the screening group (11% vs. 9%; P = 0.53 and 22% vs. 13%; P = 0.007). Conclusion: In conclusion, this observational study reported differences in PDR and ADR depending on screening and non-screening indication. These differences could be related to factors related to the endoscopist, time slot allotted for colonoscopy, population background, and external factors.

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)0,006
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,452
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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