Risk-Targeted Lung Cancer Screening
Notice bibliographique
Résumé
Letters7 August 2018Risk-Targeted Lung Cancer ScreeningSonya Cressman, PhD, MBA, Kevin ten Haaf, MSc, Stephen Lam, MD, and Martin Tammemägi, DVM, MSc, PhDSonya Cressman, PhD, MBAThe British Columbia Cancer Agency, Vancouver, British Columbia, Canada (S.C., S.L.)Search for more papers by this author, Kevin ten Haaf, MScErasmus University Medical Center, Rotterdam, the Netherlands (K.T.)Search for more papers by this author, Stephen Lam, MDThe British Columbia Cancer Agency, Vancouver, British Columbia, Canada (S.C., S.L.)Search for more papers by this author, and Martin Tammemägi, DVM, MSc, PhDBrock University, St. Catharines, Ontario, Canada (M.T.)Search for more papers by this authorAuthor, Article, and Disclosure Informationhttps://doi.org/10.7326/L18-0236 SectionsAboutFull TextPDF ToolsAdd to favoritesDownload CitationsTrack CitationsPermissions ShareFacebookTwitterLinkedInRedditEmail TO THE EDITOR:Kumar and colleagues (1) conducted a cost-effectiveness analysis (CEA) comparing lung cancer screening using risk-based criteria versus criteria based on NLST (National Lung Screening Trial) enrollment. They concluded, “Our analysis suggests that the gains from such risk-based eligibility likely would be small,” implying approximate equivalence between these criteria. A critical limitation of their analysis is that their sample was limited to NLST participants and does not represent the general population of smokers. Of note, they did not evaluate smokers who met risk-based but not NLST criteria. Consider using NLST criteria and the Prostate, Lung, Colorectal, and Ovarian ...References1. Kumar V, Cohen JT, van Klaveren D, Soeteman DI, Wong JB, Neumann PJ, et al. Risk-targeted lung cancer screening: a cost-effectiveness analysis. Ann Intern Med. 2018;168:161-9. [PMID: 29297005]. doi:10.7326/M17-1401 LinkGoogle Scholar2. Tammemägi MC, Katki HA, Hocking WG, Church TR, Caporaso N, Kvale PA, et al. Selection criteria for lung-cancer screening. N Engl J Med. 2013;368:728-36. [PMID: 23425165] doi:10.1056/NEJMoa1211776 CrossrefMedlineGoogle Scholar3. Tammemägi MC, Church TR, Hocking WG, Silvestri GA, Kvale PA, Riley TL, et al. Evaluation of the lung cancer risks at which to screen ever- and never-smokers: screening rules applied to the PLCO and NLST cohorts. PLoS Med. 2014;11:e1001764. [PMID: 25460915] doi:10.1371/journal.pmed.1001764 CrossrefMedlineGoogle Scholar4. Cressman S, Peacock SJ, Tammemägi MC, Evans WK, Leighl NB, Goffin JR, et al. The cost-effectiveness of high-risk lung cancer screening and drivers of program efficiency. J Thorac Oncol. 2017;12:1210-22. [PMID: 28499861] doi:10.1016/j.jtho.2017.04.021 CrossrefMedlineGoogle Scholar5. Ten Haaf K, Tammemägi MC, Bondy SJ, van der Aalst CM, Gu S, McGregor SE, et al. Performance and cost-effectiveness of computed tomography lung cancer screening scenarios in a population-based setting: a microsimulation modeling analysis in ontario, canada. PLoS Med. 2017;14:e1002225. [PMID: 28170394] doi:10.1371/journal.pmed.1002225 CrossrefMedlineGoogle Scholar Author, Article, and Disclosure InformationAffiliations: The British Columbia Cancer Agency, Vancouver, British Columbia, Canada (S.C., S.L.)Erasmus University Medical Center, Rotterdam, the Netherlands (K.T.)Brock University, St. Catharines, Ontario, Canada (M.T.)Disclosures: Disclosures can be viewed at www.acponline.org/authors/icmje/ConflictOfInterestForms.do?msNum=L18-0236. PreviousarticleNextarticle Advertisement FiguresReferencesRelatedDetailsSee AlsoRisk-Targeted Lung Cancer Screening Vaibhav Kumar , Joshua T. Cohen , David van Klaveren , Djøra I. Soeteman , John B. Wong , Peter J. Neumann , and David M. Kent Risk-Targeted Lung Cancer Screening Vaibhav Kumar , Joshua T. Cohen , Peter J. Neumann , and David M. Kent Metrics Cited byLung Cancer Screening by Low-Dose Computed Tomography: Part 2 – Key Elements for Programmatic Implementation of Lung Cancer ScreeningRisk prediction models versus simplified selection criteria to determine eligibility for lung cancer screening: an analysis of German federal-wide survey and incidence data 7 August 2018Volume 169, Issue 3Page: 199-200KeywordsCancer screeningComputed axial tomographyCost effectiveness analysisDisclosureHealth economicsLung and intrathoracic tumorsLung cancer screeningPrevention, policy, and public healthPublic policySocioeconomic status ePublished: 7 August 2018 Issue Published: 7 August 2018 Copyright & PermissionsCopyright © 2018 by American College of Physicians. All Rights Reserved.PDF downloadLoading ...
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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 | 0,004 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,011 |
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 ».