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Enregistrement W4403719147 · doi:10.14309/01.ajg.0001029264.52929.bf

S224 Evaluating the Risk of Non-Colorectal Cancers in Individuals With a False Positive Blood-Based Colorectal Cancer Screening Test

2024· article· en· W4403719147 sur OpenAlexaff
Daniel C. Chung, Darrell M. Gray, Harminder Singh, Rachel B. Issaka, Victoria M. Raymond, Craig Eagle, Sylvia Hu, Darya Chudova, AmirAli Talasaz, Joel K. Greenson, Frank A. Sinicrope, Samir Gupta, William M. Grady

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Gastroenterology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineColorectal cancerInternal medicineOncologyCancerColorectal cancer screeningTest (biology)GastroenterologyColonoscopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Blood-based colorectal cancer screening tests provide a non-invasive colorectal cancer (CRC) screening modality that can be completed at any healthcare encounter. Data have shown that incorporating blood-based testing as a CRC screening option improves overall screening rates. With the introduction of these new tests, it is important to understand the implications of “false positive” result and if additional follow-up, beyond colonoscopy, is necessary to evaluate for non-colorectal cancer malignancies. To address this outstanding question, we report on the 1-year clinical outcomes of individuals enrolled and tested with Shield in the ECLIPSE study. Methods: ECLIPSE is a prospective, observational, multi-center study to evaluate a cfDNA blood-based CRC screening test (Shield) in average risk individuals, age 45-84. Enrolled individuals provided a blood sample prior to colonoscopy, followed by standard of care colonoscopy. Sensitivity and specificity of the blood-based test were determined as compared to the reference colonoscopy. Individuals were followed at 1- and 2-years post study enrollment date to evaluate for interval malignancies, both CRC and non-CRC. Results: ECLIPSE enrolled 22,877 average risk individuals. The final evaluable cohort was 7,861 persons. We previously reported that the study met its co-primary objectives; CRC sensitivity was 83% (95%CI 72 – 90%) and AN specificity was 90% (95%CI 89-90%). Test positivity rate was 11.4%. 698 individuals had a “false positive” cfDNA blood-based test (positive blood-based test and no colonoscopy finding of CRC or advanced precancerous lesion). 640/698 (92%) had 1 year of clinical follow-up and 0.8% (5/640) of them had a diagnosis of a non-colorectal cancer (95%CI 0.3 – 1.8) at 1 year of follow-up. In the 5,982 individuals with a “true negative” Shield result (negative cfDNA blood based test and colonoscopy that was negative for CRC or advanced precancerous lesion), 92% (5,502) had 1 year of clinical follow-up. 0.9% (51/5,502) had a non-colorectal cancer (95%CI 0.7-1.2) within 1 year of enrollment. There were no diagnoses of post-colonoscopy colorectal cancer identified during the 1-year follow-up period. Conclusion: Data from ECLIPSE demonstrate that the rate of non-colorectal malignancies does not differ in those who tested positive with the cfDNA blood-based test as compared to those who tested negative. Clinical follow-up is ongoing and will continue to gather 1- and 2-year cancer diagnosis in enrolled individuals.

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)0,010
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,290 · 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'admission1
Résumé présentoui

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