Detection in blood of autoantibodies to tumour antigens as a case-finding method in lung cancer using the EarlyCDT®-Lung Test (ECLS): study protocol for a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lung cancer is the most common cause of cancer related death worldwide. The majority of cases are detected at a late stage when prognosis is poor. The EarlyCDT®-Lung Test detects autoantibodies to abnormal cell surface proteins in the earliest stages of the disease which may allow tumour detection at an earlier stage thus altering prognosis. The primary research question is: Does using the EarlyCDT®-Lung Test to identify those at high risk of lung cancer, followed by X-ray and computed tomography (CT) scanning, reduce the incidence of patients with late-stage lung cancer (III & IV) or unclassified presentation (U) at diagnosis, compared to standard practice? METHODS: A randomised controlled trial of 12 000 participants in areas of Scotland targeting general practices serving patients in the most deprived quintile of the Scottish Index of Multiple Deprivation. Adults aged 50-75 who are at high risk of lung cancer and healthy enough to undergo potentially curative therapy (Performance Status 0-2) are eligible to participate. The intervention is the EarlyCDT®-Lung Test, followed by X-ray and CT in those with a positive result. The comparator is standard clinical practice in the UK. The primary outcome is the difference, after 24 months, between the rates of patients with stage III, IV or unclassified lung cancer at diagnosis. The secondary outcomes include: all-cause mortality; disease specific mortality; a range of morbidity outcomes; cost-effectiveness and measures examining the psychological and behavioural consequences of screening. Participants with a positive test result but for whom the CT scan does not lead to a lung cancer diagnosis will be offered 6 monthly thoracic CTs for 24 months. An initial chest X-ray will be used to determine the speed and the need for contrast in the first screening CT. Participants who are found to have lung cancer will be followed-up to assess both time to diagnosis and stage of disease at diagnosis. DISCUSSION: The study will determine the clinical and cost effectiveness of EarlyCDT®-Lung Test for early lung cancer detection and assess its suitability for a large-scale, accredited screening service. The study will also assess the potential psychological and behavioural harms arising from false positive or false negative results, as well as the potential benefits to patients of true negative EarlyCDT lung test results. A cost-effectiveness model of lung cancer screening based on the results of the EarlyCDT Lung Test study will be developed. TRIAL REGISTRATION: NCT01925625 . August 19, 2013.
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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 | 0,026 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,008 |
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 ».