Characteristics of Colorectal Cancer that Produce Positive Immunochemical Occult Blood Test Results on Stool Obtained by Digital Rectal Examination
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To clarify the clinicopathological features of colorectal cancer that show positive results on an immunochemical fecal occult blood test of stool obtained by digital rectal examination. METHODS: In a cross-sectional study, 9952 subjects received both an immunochemical fecal occult blood test of stool obtained by digital rectal examination and colonoscopy annually over a nine-year period of medical checkups; 64 patients with colorectal cancer were identified. The study subjects comprised 39 patients with colorectal cancer who had positive results (positive group) and 25 patients with colorectal cancer who had negative results (negative group) on an immunochemical fecal occult blood test of stool obtained by digital rectal examination. The positive and negative groups were compared in terms of their individual factors, such as site, size, Dukes classification and histological type of the cancer lesions. RESULTS: The prevalence of rectal cancers was higher in the positive group than in the negative group (P<0.05), but there were no differences between the two groups with respect to any other factors. CONCLUSIONS: These findings indicate that stool obtained during the digital rectal examination is unsuitable for detecting fecal occult blood, especially for the detection of proximal colon neoplasms.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».