Elements of screening and early diagnosis of lower GI neoplastic lesions – an overview
Notice bibliographique
Résumé
Dobrow's 12 consolidated principles were applied to evaluate the extent to which colorectal cancer (CRC) screening programmes align with these established screening principles. The principles within the first domain - disease and conditions - are fully met. CRC represents a significant global public health burden with a well-understood natural history, including a long preclinical phase. These features make CRC suitable for population-based screening. Current guidelines recommend screening average-risk individuals, with starting ages as early as 45 years and stopping ages up to 85 years in some programs, although most programs target those aged 50-75 years. For Dobrow's second domain - test or intervention - we found that established CRC screening methods (faecal immunochemical testing (FIT), colonoscopy, and flexible sigmoidoscopy) have known and acceptable sensitivity and specificity. These tests have clear thresholds for interpretation and follow-up and are associated with reductions in both CRC incidence and mortality, confirming their clinical effectiveness in organised programmes. Dobrow's third domain - programme or system - addresses how screening programmes should be structured, implemented, and integrated into health systems. Unlike the other domains, this is fully achieved in only a small minority of programmes. While implementation may vary from country to country, the principles provide benchmarks for well-organised programmes. CRC screening is generally cost-effective and widely accepted by patients, providers, and society. Successful programmes require dedicated teams, infrastructure, and systems for coordination and quality assurance. Before implementation, a CRC screening initiative must meet, or have a clear plan to meet 12 principles. In summary, robust infrastructure and governance are essential for organised CRC screening programmes to align with the Dobrow principles and achieve long-term success.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».