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Enregistrement W4387749886 · doi:10.14309/01.ajg.0000950928.59785.1c

S322 Sessile Serrated Lesion Detection Rate in Individuals with Positive Fecal Immunohistochemical Test Undergoing Colonoscopy: A Systematic Review and Meta-Analysis

2023· review· en· W4387749886 sur OpenAlexaboutno aff
Fouad Jaber, Mouhand Mohamed, Natalie Wilson, Abubaker Abdalla, Abdelrahman Mohamed Mahmoud, Saqr Alsakarneh, Azizullah Beran, Khalid K. Ahmed, Aasma Shaukat, Mohammad Bilal

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMeta-analysisColonoscopyColorectal cancerInternal medicineStudy heterogeneityConfidence intervalColorectal cancer screeningFecesGastroenterologyCancer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Fecal immunochemical test (FIT) is a stool-based test recommended by the United States Preventative Services Taskforce (USPSTF) for screening for colorectal cancer (CRC) in average risk individuals. While studies have reported adenoma detection rates in FIT-positive individuals, there is a lack of data on the performance of FIT in detecting sessile serrated lesions (SSLs). We conducted a systematic review and meta-analysis to evaluate the SSL detection rate in individuals with a positive FIT undergoing colonoscopy. Methods: We conducted a comprehensive search of PubMed, Scopus, and Embase databases up to May 2023 to identify studies reporting SSLs in FIT-positive individuals undergoing colonoscopy for average-risk CRC screening. The primary outcome was the overall SSL detection rate, and secondary outcomes included the prevalence of proximal and distal SSLs. A proportion meta-analysis, utilizing the random effects model, was used to generate the pooled rates with their corresponding 95% confidence intervals (CI). I2 adjudicated the heterogeneity. CMA software was used for statistical analysis. Results: Six studies met the inclusion criteria, involving 252,455 FIT-positive individuals undergoing colonoscopy. Average age of patients ranged between 59-62 years, with 45.5% being female. Four of six studies were from North America (US and Canada). Two studies used a FIT positivity threshold of 20 mcg /g feces, while the remaining studies used a threshold of 10 mcg /g feces. A total of 14,026 individuals were found to have at least 1 SSL from a total of 252,455 patients across six studies, for a pooled SSL detection rate of 5.56%. Using random-effects models, the overall SSL detection rate was estimated to be 4.91% (CI: 3.14% - 7.60%; I2: 99%) (Figure 1A). For proximal SSLs, the detection rate was 3.49% (CI: 0.77% - 14.37%; I2: 99%), based on three studies (Figure 1B). For distal SSLs detection, the pooled rate from three studies was 2.05% (CI: 1.17% - 3.57%; I2: 99%) (Figure 1C). Conclusion: Our meta-analysis highlights sessile serrated lesion (SSL) detection rates in FIT-positive individuals undergoing colonoscopy. The findings reveal a significant and variable prevalence of SSLs in this population, with rates differing based on polyp location. Our analysis provides valuable information regarding SSL detection rates in FIT-positive individuals which can be used as a quality benchmark in FIT based population screening programs.Figure 1.: A: Forest plot for metanalysis about prevalence of SSLs among patients with +FIT test undergoing colonoscopies, B: Forest plot for metanalysis about prevalence of proximal SSLs among patients with +FIT test undergoing colonoscopies, C: Forest plot for metanalysis about prevalence of distal SSLs among patients with +FIT test undergoing colonoscopies.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,030
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,030
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0160,033
Bibliométrie0,0090,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,301 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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