Feasibility pilot implementation of a low-dose CT screening program.
Notice bibliographique
Résumé
109 Background: The National Lung Cancer Screening Trial showed 20% reduction in lung cancer mortality with low dose CT (LDCT) screening. The highest risk populations for developing lung cancer are commonly found among lower socioeconomic groups. 30% of patients enrolled with St. Michael’s Hospital Academic Family Health Team (SMHAFHT) are below the low-income cut-off. This study aims to implement LDCT screening at SMHAFHT using the Knowledge-to-Action framework. Methods: Stakeholders were engaged to adapt an existing Princess Margaret Cancer Centre (PMCC) LDCT program with focus groups, interviews, and patient post-LDCT interviews to assess barriers and facilitators. Patients were referred from SMHAFHT to PMCC for LDCT. PLCO2012 scores stratified patient risk, and those at highest risk were chosen. Results: 12 patients were assessed for eligibility; 7 (56%) qualified and 5 (42%) completed LDCT at PMCC. 11 (92%) patients assessed were from two Smoking Cessation Clinics (SCC) within SMHAFHT. Those at SCC (vs LDCT) group were younger (51±12 vs 69±7, p = 0.001), had lower Charlson comorbidity index scores (2.1±1.8 vs 3.4±1.7, p = 0.15) and had fewer pack years (37±24 vs 56±16, p = 0.06). The SCC (vs LDCT) group had comparable prevalence of males (64% vs 66%), COPD (30% vs 33%), personal cancer history (5% vs 0%), family history of lung cancer (17% vs 20%), and proportion of patients reporting the lowest quartile of household income (95% vs 80%), all p > 0.05. Thematic analysis yielded the following barriers among practitioners: limited study awareness, difficulty providing consent forms and lack of time. Top patient reported barriers included fear: of positive results, LDCT and follow up procedures. Practitioner facilitating factors included greater research coordinator involvement, while patients reported clear communication of LDCT risks and benefits and accessibility of PMCC. Conclusions: Implementation predominantly took place within SMHAFHT SCCs. Barriers for future intervention were identified. Differences between participants of SCC and LDCT screening can be attributed to selection of the highest-risk group with PLCO2012 scores. Implementing LDCT screening at SCCs allowed for the recruitment of those below the low-income cut-off.
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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 | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,002 |
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 ».