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Enregistrement W2790034830 · doi:10.1093/jncics/pkx010

Factors Associated With Small Aggressive Non–Small Cell Lung Cancers in the National Lung Screening Trial: A Validation Study

2018· article· en· W2790034830 sur OpenAlexaff
Matthew T. Warkentin, Martin C. Tammemägi, Matthew T. Freedman, Lawrence R. Ragard, William G. Hocking, Paul A. Kvale, Darren R. Brenner, Ping Hu, Thomas L. Riley, John Commins, Timothy R. Church, Christine D. Berg

Notice bibliographique

RevueJNCI Cancer Spectrum · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensUniversity of CalgaryBrock UniversityAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineLung cancerOdds ratioOncologyNational Lung Screening TrialLogistic regressionConfidence intervalFamily historyUnivariate analysisLungCohortCancerLung cancer screeningMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A small proportion of non-small cell lung cancers (NSCLCs) have been observed to spread to distant lymph nodes (N3) or metastasize (M1) or both, while the primary tumor is small (≤3 cm, T1). These small aggressive NSCLCs (SA-NSLSC) are important as they are clinically significant, may identify unique biologic pathways, and warrant aggressive follow-up and treatment. This study identifies factors associated with SA-NSCLC and attempts to validate a previous finding that women with a family history of lung cancer are at particularly elevated risk of SA-NSCLC. METHODS: This study used a case-case design within the National Cancer Institute's National Lung Screening Trial (NLST) cohort. Case patients and "control" patients were selected based on TNM staging parameters. Case patients (n = 64) had T1 NSCLCs that were N3 or M1 or both, while "control" patients (n = 206) had T2 or T3, N0 to N2, and M0 NSCLCs. Univariate and multivariable logistic regression were used to identify factors associated with SA-NSCLC. RESULTS: In bootstrap bias-corrected multivariable logistic regression models, small aggressive adenocarcinomas were associated with a positive history of emphysema (odds ratio [OR] = 5.15, 95% confidence interval [CI] = 1.63 to 23.00) and the interaction of female sex and a positive family history of lung cancer (OR = 6.55, 95% CI = 1.06 to 50.80). CONCLUSIONS: Emphysema may play a role in early lung cancer progression. Females with a family history of lung cancer are at increased risk of having small aggressive lung adenocarcinomas. These results validate previous findings and encourage research on the role of female hormones interacting with family history and genetic factors in lung carcinogenesis and progression.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,116

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,358
Écart entre enseignants0,296 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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