Perifissural Nodules Seen at CT Screening for Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe and characterize the potential for malignancy of noncalcified lung nodules adjacent to fissures that are often found in current or former heavy smokers who undergo computed tomography (CT) for lung cancer screening. MATERIALS AND METHODS: Institutional review board approval and informed consent were obtained. Baseline and follow-up thin-section multidetector CT scans obtained in 146 consecutive subjects at high risk for lung cancer (age range, 50-75 years; > 30 pack-year smoking history) were retrospectively reviewed. Noncalcified nodules (NCNs) were categorized according to location (parenchymal, perifissural), shape, septal connection, manually measured diameter, diameter change, and lung cancer outcome at 7(1/2) years. RESULTS: Retrospective review of images from 146 baseline and 311 follow-up CT examinations revealed 837 NCNs in 128 subjects. Of those 837 nodules, 234 (28%), in 98 subjects, were adjacent to a fissure and thus classified as perifissural nodules (PFNs). Multiple (range, 2-14) PFNs were seen in 47 subjects. Most PFNs were triangular (102/234, 44%) or oval (98/234, 42%), were located inferior to the carina (196/234, 84%), and had a septal connection (171/234, 73%). The mean maximal length was 3.2 mm (range, 1-13 mm). During 2-year follow-up in 71 subjects, seven of 159 PFNs increased in size on one scan but were then stable. The authors searched a lung cancer registry 7(1/2) years after study entry and found 10 lung cancers in 139 of 146 study subjects who underwent complete follow-up; none of these cancers had originated from a PFN. CONCLUSION: PFNs are frequently seen on screening CT scans obtained in high-risk subjects. Although PFNs may show increased size at follow-up CT, the authors in this study found none that had developed into lung cancer; this suggests that the malignancy potential of PFNs is low. (c) RSNA, 2010.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».