Overdiagnosis in Low-Dose Computed Tomography Screening for Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: Screening for lung cancer has the potential to reduce mortality, but in addition to detecting aggressive tumors, screening will also detect indolent tumors that otherwise may not cause clinical symptoms. These overdiagnosis cases represent an important potential harm of screening because they incur additional cost, anxiety, and morbidity associated with cancer treatment. OBJECTIVE: To estimate overdiagnosis in the National Lung Screening Trial (NLST). DESIGN, SETTING, AND PARTICIPANTS: We used data from the NLST, a randomized trial comparing screening using low-dose computed tomography (LDCT) vs chest radiography (CXR) among 53 452 persons at high risk for lung cancer observed for 6.4 years, to estimate the excess number of lung cancers in the LDCT arm of the NLST compared with the CXR arm. MAIN OUTCOMES AND MEASURES: We calculated 2 measures of overdiagnosis: the probability that a lung cancer detected by screening with LDCT is an overdiagnosis (PS), defined as the excess lung cancers detected by LDCT divided by all lung cancers detected by screening in the LDCT arm; and the number of cases that were considered overdiagnosis relative to the number of persons needed to screen to prevent 1 death from lung cancer. RESULTS: During follow-up, 1089 lung cancers were reported in the LDCT arm and 969 in the CXR arm of the NLST. The probability is 18.5% (95% CI, 5.4%-30.6%) that any lung cancer detected by screening with LDCT was an overdiagnosis, 22.5% (95% CI, 9.7%-34.3%) that a non-small cell lung cancer detected by LDCT was an overdiagnosis, and 78.9% (95% CI, 62.2%-93.5%) that a bronchioalveolar lung cancer detected by LDCT was an overdiagnosis. The number of cases of overdiagnosis found among the 320 participants who would need to be screened in the NLST to prevent 1 death from lung cancer was 1.38. CONCLUSIONS AND RELEVANCE: More than 18% of all lung cancers detected by LDCT in the NLST seem to be indolent, and overdiagnosis should be considered when describing the risks of LDCT screening for lung cancer.
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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 | 0,032 | 0,106 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».