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Enregistrement W4393976773 · doi:10.1093/labmed/lmae021

Feasibility of opportunistic colorectal cancer screening of hospitalized patients in tertiary care and community hospitals

2024· article· en· W4393976773 sur OpenAlexaffabout
Ivan Stevic, Harminder Singh, AbdulRazaq Sokoro

Notice bibliographique

RevueLaboratory Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensSt Joseph's Health CareLondon Health Sciences CentreUniversity of ManitobaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColorectal cancerMedicineTertiary careCancerColorectal cancer screeningPopulationIntensive care medicineInternal medicineOncologyColonoscopyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Population screening for colorectal cancer (CRC) remains low, requiring alternative approaches for increasing participation. Opportunistic screening of hospitalized patients may aid in increasing uptake rates. OBJECTIVE: To assess whether inpatients can be recruited for opportunistic CRC screening using fecal immunochemical testing (FIT). METHODS: Inpatient charts were prospectively reviewed for study eligibility on admission of patients to the medical wards of 3 hospitals in Winnipeg, Canada. Eligible patients were approached for participation and consent. Inoculated FIT specimen collection tubes were sent to the hospital laboratory for testing. Patients with positive FIT results received a follow-up colonoscopy. RESULTS: In total, 1542 inpatient charts were screened for eligibility; 53 patients were identified for enrollment (51.9% were male; median age, 59 years), of whom 13 patients consented to participate but only 7 provided a stool specimen. One of those 7 patients had a positive FIT result. The overall screening rate was low, at 0.45%. The primary reason for exclusion of patients was age (outside of the range of 50-75 years), followed by patients having recent gastrointestinal bleeding and/or known intestinal diseases. CONCLUSIONS: Our data suggest that it is infeasible to recruit inpatients for opportunistic CRC screening in routine clinical practice.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
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
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,293 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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