Incidence of non-pulmonary cancer and lung cancer by amount of emphysema and airway wall thickness: a community-based cohort
Notice bibliographique
Résumé
There is limited knowledge about the prognostic value of quantitative computed tomography (CT) measures of emphysema and airway wall thickness in cancer.The aim of this study was to investigate if using CT to quantitatively assess the amount of emphysema and airway wall thickness independently predicts the subsequent incidence of non-pulmonary cancer and lung cancer.In the GenKOLS study of 2003-2005, 947 ever-smokers performed spirometry and underwent CT examination. The main predictors were the amount of emphysema measured by the percentage of low attenuation areas (%LAA) on CT and standardised measures of airway wall thickness (AWT-PI10). Cancer data from 2003-2013 were obtained from the Norwegian Cancer Register. The hazard ratio associated with emphysema and airway wall thickness was assessed using Cox proportional hazards regression for cancer diagnoses.During 10 years of follow-up, non-pulmonary cancer was diagnosed in 11% of the subjects with LAA <3%, in 19% of subjects with LAA 3-10%, and in 17% of subjects with LAA ≥10%. Corresponding numbers for lung cancer were 2%, 3% and 11%, respectively. After adjustment, the baseline amount of emphysema remained a significant predictor of the incidence of non-pulmonary cancer and lung cancer. Airway wall thickness did not predict cancer independently.This study offers a strong argument that emphysema is an independent risk factor for both non-pulmonary cancer and 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».