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Enregistrement W2018404797 · doi:10.1001/jama.2011.1591

Screening by Chest Radiograph and Lung Cancer Mortality

2011· article· en· W2018404797 sur OpenAlexaff
Martin M. Oken, Paul A. Kvale, Gerald L. Andriole, Saundra S. Buys, Timothy R. Church, E. David Crawford, Mona N. Fouad, Claudine Isaacs, Douglas J. Reding, Joel L. Weissfeld, Lance Yokochi, Barbara O’Brien, Lawrence R. Ragard, Joshua M. Rathmell, Thomas L. Riley, Patrick Wright, Neil Caparaso, Ping Hu, Grant Izmirlian, Paul F. Pinsky, Philip C. Prorok, Barnett S. Kramer, Anthony B. Miller, John K. Gohagan, Christine D. Berg, for the PLCO Project Team

Notice bibliographique

RevueJAMA · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineNational Lung Screening TrialChest radiographLung cancer screeningLung cancerIncidence (geometry)Randomized controlled trialMortality rateCancerCancer screeningInternal medicineLung

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXT: The effect on mortality of screening for lung cancer with modern chest radiographs is unknown. OBJECTIVE: To evaluate the effect on mortality of screening for lung cancer using radiographs in the Prostate, Lung, Colorectal, and Ovarian (PLCO) Cancer Screening Trial. DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: Randomized controlled trial that involved 154,901 participants aged 55 through 74 years, 77,445 of whom were assigned to annual screenings and 77,456 to usual care at 1 of 10 screening centers across the United States between November 1993 and July 2001. The data from a subset of eligible participants for the National Lung Screening Trial (NLST), which compared chest radiograph with spiral computed tomographic (CT) screening, were analyzed. INTERVENTION: Participants in the intervention group were offered annual posteroanterior view chest radiograph for 4 years. Diagnostic follow-up of positive screening results was determined by participants and their health care practitioners. Participants in the usual care group were offered no interventions and received their usual medical care. All diagnosed cancers, deaths, and causes of death were ascertained through the earlier of 13 years of follow-up or until December 31, 2009. MAIN OUTCOME MEASURES: Mortality from lung cancer. Secondary outcomes included lung cancer incidence, complications associated with diagnostic procedures, and all-cause mortality. RESULTS: Screening adherence was 86.6% at baseline and 79% to 84% at years 1 through 3; the rate of screening use in the usual care group was 11%. Cumulative lung cancer incidence rates through 13 years of follow-up were 20.1 per 10,000 person-years in the intervention group and 19.2 per 10,000 person-years in the usual care group (rate ratio [RR]; 1.05, 95% CI, 0.98-1.12). A total of 1213 lung cancer deaths were observed in the intervention group compared with 1230 in usual care group through 13 years (mortality RR, 0.99; 95% CI, 0.87-1.22). Stage and histology were similar between the 2 groups. The RR of mortality for the subset of participants eligible for the NLST, over the same 6-year follow-up period, was 0.94 (95% CI, 0.81-1.10). CONCLUSION: Annual screening with chest radiograph did not reduce lung cancer mortality compared with usual care. TRIAL REGISTRATION: clinicaltrials.gov Identifier: NCT00002540.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,025

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,277 · 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

Citations654
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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