Colorectal cancer screening guidelines for average-risk and high-risk individuals: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: This review aims to summarize the different colorectal cancer guidelines for average-risk and high-risk individuals from various countries. METHODS: August 2022), was performed at EBSCOhost, JSTOR, PubMed, ProQuest, SAGE, and ScienceDirect. RESULTS: A total of 18 guidelines were included in this review. Most guidelines recommended screening between 45 and 75 years for average-risk individuals. Recommendations regarding colorectal cancer screening in high-risk individuals were more varied and depended on the risk factor. For high-risk individuals with a positive family history of colorectal cancer or advanced colorectal polyp, screening should begin at age 40. Some frequently suggested screening modalities in order of frequency are colonoscopy, FIT, and CTC. Furthermore, several screening intervals were suggested, including colonoscopy every 10 years for average-risk and every 5-10 years for high-risk individuals, FIT annually in average-risk and every 1-2 years in high-risk individuals, and CTC every five years for all individuals. CONCLUSION: All individuals with average-risk should undergo colorectal cancer screening between 45 and 75. Meanwhile, individuals with higher risks, such as those with a positive family history, should begin screening at age 40. Several recommended screening modalities were suggested, including colonoscopy every 10 years in average-risk and every 5-10 years in high-risk, FIT annually in average-risk and every 1-2 years in high-risk, and CTC every five years.
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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 | 0,003 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».