Profiles and Findings of Population-Based Esophageal Cancer Screening With Endoscopy in China: Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Population-based esophageal cancer (EC) screening trials and programs have been conducted in China for decades; however, screening strategies have been adopted in different regions and screening profiles are unclear. OBJECTIVE: We performed a meta-analysis to profile EC screening in China by positivity rate, compliance rate, and endoscopy findings, aiming to provide explicit evidence and recommendations for EC screening programs. METHODS: English (PubMed, Embase) and Chinese (China National Knowledge Infrastructure, Wanfang) language databases were systematically searched for population-based EC screening studies in the Chinese population until December 31, 2022. A meta-analysis was performed by standard methodology using a random-effects model. Pooled prevalence rates were calculated for three groups: high-risk areas with a universal endoscopy strategy, rural China with a risk-stratified endoscopic screening (RSES) strategy, and urban China with an RSES strategy. Positive cases included lesions of severe dysplasia, carcinoma in situ, intramucosal carcinoma, submucosal carcinoma, and invasive carcinoma. RESULTS: The pooled positivity rate of the high-risk population was higher in rural China (44.12%) than in urban China (23.11%). The compliance rate of endoscopic examinations was the highest in rural China (52.40%), followed by high-risk areas (50.11%), and was the lowest in urban China (23.67%). The pooled detection rate of positive cases decreased from 1.03% (95% CI 0.82%-1.30%) in high-risk areas to 0.48% (95% CI 0.25%-0.93%) in rural China and 0.12% (95% CI 0.07%-0.21%) in urban China. The pooled detection rate of low-grade intraepithelial neoplasia (LGIN) was also in the same order, being the highest in high-risk areas (3.99%, 95% CI 2.78%-5.69%), followed by rural China (2.55%, 95% CI 1.03%-6.19%) and urban China (0.34%, 95% CI 0.14%-0.81%). Higher detection rates of positive cases and LGIN were observed among males than among females and at older ages. The pooled early detection rate was 81.90% (95% CI 75.58%-86.88%), which was similar to the rates in high-risk areas (82.09%), in rural China (80.76%), and in urban China (80.08%). CONCLUSIONS: Under the current screening framework, a higher screening benefit was observed in high-risk areas than in other regions. To promote EC screening and reduce the current inequality of screening in China, more focus should be given to optimizing strategies of high-risk individual assessment and surveillance management to improve compliance with endoscopic examination. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42022375720; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=375720.
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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 | 0,017 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,039 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».