Selection Criteria for Lung-Cancer Screening
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The National Lung Screening Trial (NLST) used risk factors for lung cancer (e.g., ≥30 pack-years of smoking and <15 years since quitting) as selection criteria for lung-cancer screening. Use of an accurate model that incorporates additional risk factors to select persons for screening may identify more persons who have lung cancer or in whom lung cancer will develop. METHODS: We modified the 2011 lung-cancer risk-prediction model from our Prostate, Lung, Colorectal, and Ovarian (PLCO) Cancer Screening Trial to ensure applicability to NLST data; risk was the probability of a diagnosis of lung cancer during the 6-year study period. We developed and validated the model (PLCO(M2012)) with data from the 80,375 persons in the PLCO control and intervention groups who had ever smoked. Discrimination (area under the receiver-operating-characteristic curve [AUC]) and calibration were assessed. In the validation data set, 14,144 of 37,332 persons (37.9%) met NLST criteria. For comparison, 14,144 highest-risk persons were considered positive (eligible for screening) according to PLCO(M2012) criteria. We compared the accuracy of PLCO(M2012) criteria with NLST criteria to detect lung cancer. Cox models were used to evaluate whether the reduction in mortality among 53,202 persons undergoing low-dose computed tomographic screening in the NLST differed according to risk. RESULTS: The AUC was 0.803 in the development data set and 0.797 in the validation data set. As compared with NLST criteria, PLCO(M2012) criteria had improved sensitivity (83.0% vs. 71.1%, P<0.001) and positive predictive value (4.0% vs. 3.4%, P=0.01), without loss of specificity (62.9% and. 62.7%, respectively; P=0.54); 41.3% fewer lung cancers were missed. The NLST screening effect did not vary according to PLCO(M2012) risk (P=0.61 for interaction). CONCLUSIONS: The use of the PLCO(M2012) model was more sensitive than the NLST criteria for lung-cancer detection.
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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 | 0,048 | 0,133 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».