Malignancy risk estimation of screen-detected nodules at baseline CT: comparison of the PanCan model, Lung-RADS and NCCN guidelines
Notice bibliographique
Résumé
To compare the PanCan model, Lung-RADS and the 1.2016 National Comprehensive Cancer Network (NCCN) guidelines for discriminating malignant from benign pulmonary nodules on baseline screening CT scans and the impact diameter measurement methods have on performances. From the Danish Lung Cancer Screening Trial database, 64 CTs with malignant nodules and 549 baseline CTs with benign nodules were included. Performance of the systems was evaluated applying the system's original diameter definitions: D longest-C (PanCan), D meanAxial (NCCN), both obtained from axial sections, and D mean3D (Lung-RADS). Subsequently all diameter definitions were applied uniformly to all systems. Areas under the ROC curves (AUC) were used to evaluate risk discrimination. PanCan performed superiorly to Lung-RADS and NCCN (AUC 0.874 vs. 0.813, p = 0.003; 0.874 vs. 0.836, p = 0.010), using the original diameter specifications. When uniformly applying D longest-C , D mean3D and D meanAxial , PanCan remained superior to Lung-RADS (p < 0.001 – p = 0.001) and NCCN (p < 0.001 – p = 0.016). Diameter definition significantly influenced NCCN’s performance with D longest-C being the worst (D longest-C vs. D mean3D , p = 0.005; D longest-C vs. D meanAxial , p = 0.016). Without follow-up information, the PanCan model performs significantly superiorly to Lung-RADS and the 1.2016 NCCN guidelines for discriminating benign from malignant nodules. The NCCN guidelines are most sensitive to nodule size definition. • PanCan model outperforms Lung - RADS and 1.2016 NCCN guidelines in identifying malignant pulmonary nodules . • Nodule size definition had no significant impact on Lung - RADS and PanCan model . • 1.2016 NCCN guidelines were significantly superior when using mean diameter to longest diameter . • Longest diameter achieved lowest performance for all models . • Mean diameter performed equivalently when derived from axial sections and from volumetry .
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,010 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».