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Enregistrement W4405477412 · doi:10.1111/apt.18435

Risk‐Adapted Starting Ages of Colorectal Cancer Screening for People With Diabetes or Metabolic Syndrome

2024· article· en· W4405477412 sur OpenAlexaboutno aff
Teresa Seum, Michael Hoffmeister, Hermann Brenner

Notice bibliographique

RevueAlimentary Pharmacology & Therapeutics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolism, Diabetes, and Cancer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesministerium für Bildung und Forschung
Mots-clésMedicineMetabolic syndromeDiabetes mellitusConfidence intervalPopulationDemographyColorectal cancerRisk assessmentGerontologyEnvironmental healthInternal medicineCancerEndocrinology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Background Individuals with diabetes and metabolic syndrome have an increased risk of colorectal cancer (CRC), suggesting earlier screening than the average‐risk population may be warranted. Aims To derive risk‐adapted starting ages of CRC screening for people with diabetes or metabolic syndrome. Methods We determined 5‐year cumulative risks of CRC at individual ages between 30 and 50 across Europe (overall and individually for Germany, France, the UK and Italy) and North America (the United States and Canada) based on the GLOBOCAN 2022 database. Using risk estimates from meta‐analyses (2020–2023), we derived the ages at which individuals with diabetes or metabolic syndrome reach the same CRC risk as the average‐risk population at age 50 (aCR50) or 45 (aCR45). Results Individuals with diabetes were estimated to reach aCR50 at age 47 (95% confidence interval, 45–49) in Europe and 46 (42–49) in North America. For metabolic syndrome, the corresponding ages were 47 (47–48) in Europe and 46 (46–47) in North America. Disparities across countries were minimal, with deviations of up to no more than one year. For screening programmes starting at age 45, corresponding risk‐adapted starting ages for people with diabetes or metabolic syndrome were estimated to be 42 (41–44) and 43 (42–43) for Europe and 41 (38–44) and 41 (41–42) for North America, respectively. Conclusions People with diabetes or metabolic syndrome reach risk levels comparable to the average risk population three to four years earlier. Our results offer empirical guidance for defining risk‐adapted starting ages of CRC screening for these high‐risk groups.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,006
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeSans objet
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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