Development of a National Colorectal Cancer Screening Research Agenda: An Initiative of the Canadian Screening for Colorectal Cancer Research Network (CanSCCRN)
Notice bibliographique
Résumé
The Canadian Screening for Colorectal Cancer Research Network (CanSCCRN) recently set out to develop a national CRC screening research agenda and identify priority research areas. The specific objectives were to (1) identify evidence gaps relevant to CRC screening and the barriers and facilitators to evidence generation and uptake by CRC screening programs, (2) establish high-priority collaborative research ideas to inform best CRC screening practices, and (3) identify one to two research topics for grant development and submission within 12 to 18 months. Three focus groups were conducted with network members and relevant parties (n = 15) to identify evidence gaps, barriers, and facilitators to evidence generation and uptake. Three workshops were subsequently held to discuss focus group findings and develop an action plan for research. An electronic survey was used to prioritize the evidence gaps to be addressed. Overall, five categories of barriers and six categories of facilitators to evidence uptake and generation were identified, as well as 23 evidence gaps to be addressed. Screening participation, post-polypectomy surveillance, and screening age range were identified as research priority research areas. Adequate resourcing and infrastructure, as well as partnerships with knowledge end users, are integral to addressing these research areas and advancing CRC screening programs in Canada and beyond.
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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 | 0,148 | 0,075 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,014 | 0,004 |
| Communication savante | 0,013 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,010 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».