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Enregistrement W4402841625 · doi:10.5463/thesis.818

Mathematical modelling to guide colorectal cancer screening and surveillance policies

2024· dissertation· en· W4402841625 sur OpenAlexaboutno aff
Francine van Wifferen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColorectal cancerColorectal cancer screeningComputer scienceMedicineCancerInternal medicineColonoscopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis consists of three main parts, each addressing different topics regarding the evaluation and improvement of CRC screening and surveillance. In the first part of this thesis, we describe possibilities to improve the CRC screening programme. In Chapter 2, we study the benefit-harm balance of participating in CRC screening for many subgroups aiming to help individuals making an informed decision about screening participation. To do so, we combine risk estimates of the benefits and harms of CRC screening, derived with the ASCCA model, with the relative importance of CRC screening outcomes obtained with a preference eliciting survey in order to obtain the benefit-harm balance of screening. In Chapter 3, we evaluate the clinical utility of a new stool test in a large-scale paired-intervention study conducted in the Dutch CRC screening programme. In Chapter 4, we assess the accuracy of various summarising measures commonly used to report adherence over multiple rounds of stool-based CRC screening. In addition, we assess the impact of using these summarising measures, rather than using detailed longitudinal adherence data, on model-predicted CRC screening effectiveness using the ASCCA model. The second part of this thesis investigates surveillance in two populations who are at increased risk of CRC. In Chapter 5, we evaluate whether stool-based surveillance could serve as an alternative to colonoscopy surveillance in a post-polypectomy surveillance population. In Chapter 6, we study the optimal surveillance strategy for individuals with a family history of CRC, considering colonoscopy surveillance, FIT-based surveillance and surveillance including both colonoscopy and FIT. The third part of this thesis focuses on the impact of the COVID-19 pandemic on CRC screening programmes. For this purpose, multiple independent models are used to answer the same research question. In addition to the ASCCA model, the MISCAN-Colon model, the Policy1-Bowel model, and the OncoSim model are used, which are developed for the Netherlands, Australia, and Canada, respectively. We study the short-term and long-term impact of hypothetical disruptions to CRC screening programmes in three countries, e.g. the Netherlands, Australia and Canada, in Chapter 7. In Chapter 8, we investigate two approaches for managing the screening backlog that results from a three-month screening disruption in the same three countries. The objective is to provide guidance on how to manage catch-up screening within available colonoscopy capacity. In Chapter 9, we estimate the global impact on CRC burden due to COVID-19 related decreases to organised CRC screening based on real-world data. To do so, all four models are used to draw conclusions for countries other than those for which the model was originally developed. As this provides an additional level of uncertainty, the results are aggregated across the multiple models to take this uncertainty into account. Chapter 10 summarizes the main findings presented in this thesis. Moreover, we discuss methodological issues and provide recommendations for future research.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0150,002

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
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