Effect of fecal immunochemical test cut-off levels on adenoma detection rate: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Adenoma detection rate (ADR) is higher after a positive fecal immunochemical test (FIT) compared to direct screening colonoscopy.Objective This meta-analysis evaluated how ADR, the rates of advanced adenoma detection (AADR), colorectal cancer detection (CDR), and sessile serrated lesion detection (SSLDR) are affected by different FIT positivity thresholds.Methods We searched MEDLINE, EMBASE, CINAHL, and EBM Reviews databases for studies reporting ADR, AADR, CDR, and SSLDR according to different FIT cut-off values in asymptomatic average-risk individuals aged 50–74 years old. Data were stratified according to sex, age, time to colonoscopy, publication year, continent, and FIT kit type. Study quality, heterogeneity, and publication bias were assessed.Results Overall, 4280 articles were retrieved and fifty-eight studies were included (277,661 FIT-positive colonoscopies; mean cecal intubation 96.3%; mean age 60.8 years; male 52.1%). Mean ADR was 56.1% (95% CI 53.4 − 58.7%), while mean AADR, CDR, and SSLDR were 27.2% (95% CI 24.4 − 30.1%), 5.3% (95% CI 4.7 − 6.0%), and 3.0% (95% CI 1.7 − 4.6%), respectively. For each 20 μg Hb/g increase in FIT cut-off level, ADR increased by 1.54% (95% CI 0.52 − 2.56%, p < 0.01), AADR by 3.90% (95% CI 2.76 − 5.05%, p < 0.01) and CDR by 1.46% (95% CI 0.66 − 2.24%, p < 0.01). Many detection rates were greater amongst males and Europeans.Conclusions ADRs in FIT-positive colonoscopies are influenced by the adopted FIT positivity threshold, and identified targets, importantly, proved to be higher than most current societal recommendations.
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 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 | 0,014 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».