The Role of Multi Detector Computed Tomographic Imaging Prior to Clinic Consultation in Patients Suspected to Have Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Scanning patients early in their diagnostic journey helps in differentiating benign from malignant aetiology. There is increasing pressure on diagnostic practices for rapid diagnoses and thereby early commencement of treatment in patients suspected to have lung cancer (LC). In our practice, multi detector computed tomography (MDCT) imaging is performed in selected patients referred to the LC service prior to them seeing a chest physician in the LC clinic. This study evaluates the role of such practice and reviews its potential impact on LC services. METHODS: Prospective review of our practice from January 2007 to Apr 2007 was performed. Consecutive patients referred to the service with suspected LC were included. Chest radiograph (CXR) report and clinical information from general practitioners were reviewed and graded as high, medium or low risk for presence of LC. Patients with sufficient clinical and/or radiological concern underwent MDCT imaging prior to their clinic. Combined risk scores and modified risk scores were formulated and assessed against MDCT findings. RESULTS: A total of 139 patients were referred to the service, 124 of these had pre-clinic MDCT. Fifty-three patients (43%) had malignancy, 39 (31%) had non-malignant significant abnormalities, 17 (14%) had other incidental findings and 15 (12%) were normal. Modified combined risk score was the best predictor of presence of cancer. CONCLUSION: Pre-clinic MDCT scanning in patients with suspected LC is feasible and has a promising role in the modern care of LC patients. It also empowers physicians with additional information at the primary consultation.
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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 | 0,001 | 0,018 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».