Lung Cancers Diagnosed at Annual CT Screening: Volume Doubling Times
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To empirically address the distribution of the volume doubling time (VDT) of lung cancers diagnosed in repeat annual rounds of computed tomographic (CT) screening in the International Early Lung Cancer Action Program (I-ELCAP), first and foremost with respect to rates of tumor growth but also in terms of cell types. MATERIALS AND METHODS: All CT screenings in I-ELCAP from 1993 to 2009 were performed according to HIPAA-compliant protocols approved by the institutional review boards of the collaborating institutions. All instances of first diagnosis of primary lung cancer after a negative screening result 7-18 months earlier were identified, with symptom-prompted diagnoses included. Lesion diameter was calculated by using the measured length and width of each cancer at the time when the nodule was first identified for further work-up and at the time of the most recent prior screening, 7-18 months earlier. The length and width were measured a second time for each cancer, and the geometric mean of the two calculated diameters was used to calculate the VDT. The χ(2) statistic was used to compare the VDT distributions. RESULTS: The median VDT for 111 cancers was 98 days (interquartile range, 108). For 56 (50%) cancers it was less than 100 days, and for three (3%) cancers it was more than 400 days. Adenocarcinoma was the most frequent cell type (50%), followed by squamous cell carcinoma (19%), small cell carcinoma (19%), and others (12%). Lung cancers manifesting as subsolid nodules had significantly longer VDTs than those manifesting as solid nodules (P < .0001). CONCLUSION: Lung cancers diagnosed in annual repeat rounds of CT screening, as manifest by the VDT and cell-type distributions, are similar to those diagnosed in the absence of screening.
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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.
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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 découle