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Enregistrement W4417201607 · doi:10.1158/1557-3265.earlyonsetca25-a018

Abstract A018: Colorectal Cancer Screening Remains Low Despite High Burden And Rising Early-Onset Cases In Puerto Rico, 2016–2021

2025· article· en· W4417201607 sur OpenAlexaboutno aff
Vivian Colón‐López, Héctor R. Contreras, Francisco López‐Muñoz, Erika Escabi, María González‐Pons

Notice bibliographique

RevueClinical Cancer Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésColorectal cancer screeningColorectal cancerOdds ratioPublic healthCancer screeningOddsCancerYoung adultHealth insurance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background: Puerto Rico has one of the highest rates of colorectal cancer (CRC) in the United States and its territories, including a growing burden of early-onset cases. To address this public health concern, the Puerto Rico Department of Health enacted Administrative Order No. 334, which mandates annual fecal immunochemical test (FIT) screening for all individuals aged 40 and older. Methods: We analyzed Puerto Rico Health Insurance Administration (PRHIA) Vital claims data from 2016 to 2021 (N = 129,858) to evaluate utilization of CRC screening modalities. We assessed uptake in the year following implementation of the administrative order and prospectively through 2021. Screening modalities examined included FIT/iFOBT, Guaiac FOBT, Screening Colonoscopy Results: Across all years examined (2016–2021), adults aged 40–49 were significantly less likely to undergo any CRC screening modality compared with those aged 50 and older. Odds ratios remained consistent over time, ranging from 0.46 to 0.48 (2016 OR = 0.47, 95% CI: 0.46–0.49; 2018 OR = 0.46, 95% CI: 0.45–0.48; 2019 OR = 0.48, 95% CI: 0.47–0.50; 2020 OR = 0.46, 95% CI: 0.44–0.47; 2021 OR = 0.47, 95% CI: 0.46–0.49). These findings indicate that, despite the administrative order expanding screening eligibility, uptake among younger adults remains substantially lower compared to those aged 50 and older. Conclusions: Despite the 2016 administrative order expanding elegibility for colorectal cancer screening to adults aged 40 yeras and older in Puerto Rico, uptake among younger adults remains consistently low. Across 2017-2021, individuals aged 40-49 were abouth half as likely to undergo screening compared with those aged 50 and older. These findindings highlight persistent gaps in policy implementation and underscore the need for targeted outreach education and system-level strategies to improve early detection and reduce the growing burden of colorectal cancer in Puerto Rico. Citation Format: Vivian Colon-Lopez, Hector Contreras, Francisco Muñoz, Erika Escabi, Maria Gonzalez-Pons. Colorectal Cancer Screening Remains Low Despite High Burden And Rising Early-Onset Cases In Puerto Rico, 2016–2021 [abstract]. In: Proceedings of the AACR Special Conference in Cancer Research: The Rise in Early-Onset Cancers—Knowledge Gaps and Research Opportunities; 2025 Dec 10-13; Montreal, QC, Canada. Philadelphia (PA): AACR; Clin Cancer Res 2025;31(23_Suppl):Abstract nr A018.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,122
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,364 · 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
Publié2025
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