The impact on clinical outcomes and healthcare resources from discontinuing colonoscopy surveillance subsequent to low-risk adenoma removal: A simulation study using the OncoSim-Colorectal model
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the impact on clinical outcomes and healthcare resource use from recommending that patients with 1-2 low-risk adenomas (LRAs) return to routine fecal immunochemical test (FIT) screening instead of surveillance colonoscopy, from a Canadian provincial healthcare system perspective. METHODS: The OncoSim-Colorectal microsimulation model simulated average-risk individuals eligible for FIT-based colorectal cancer (CRC) screening in Alberta, Canada. We simulated two surveillance strategies that applied to individuals with 1-2 LRAs (<10 mm) removed as part of the average risk CRC screening program: (a) Surveillance colonoscopy (status quo) and (b) return to FIT screening (new strategy); both at 5 years after polypectomy. A 75 ng/mL FIT positivity threshold was used in the base case. The simulations projected average annual CRC outcomes and healthcare resource use from 2023 to 2042. We conducted alternative scenarios and sensitivity analyses on key variables. RESULTS: Returning to FIT screening (versus surveillance colonoscopy) after polypectomy was projected to have minimal impact on long-term CRC incidence and deaths (not statistically significant). There was a projected decrease of one (4%) major bleeding event and seven (5%) perforation events per year. There was a projected increase of 4800 (1.5%) FIT screens, decrease of 3900 (5.1%) colonoscopies, and a decrease of $3.4 million (1.2%) in total healthcare costs per year, on average. The annual colonoscopies averted and healthcare cost savings increased over time. Results were similar in the alternative scenarios and sensitivity analyses. CONCLUSIONS: Returning to FIT screening would have similar clinical outcomes as surveillance colonoscopy but could reduce colonoscopy demand and healthcare costs.
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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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».