Risk stratification of lung cancer patients at initial presentation: A retrospective cohort study.
Notice bibliographique
Résumé
e20062 Background: Early detection and treatment of non-small cell lung cancer (NSCLC) has been shown to improve survival. Current screening guidelines focus on at-risk populations, overlooking a significant proportion of patients (pts) who will develop NSCLC. There is a need for further risk stratification in this group. Methods: A retrospective cohort analysis was conducted on pts referred to the BC Cancer Agency – Vancouver Centre for NSCLC. Records were reviewed for the date of first abnormal imaging and 6 clinical factors (CF) noted by the referring clinician at initial presentation. CFs were: ECOG PS > 2, new-onset dyspnea > MRC 3, chest pain, hemoptysis, weight loss > 10% and systemic symptoms (seizure, bone pain, or paraneoplastic syndrome). Individuals meeting current low-dose CT screening criteria (age 55-74, 30 pack-year smoking history within the last 15 years) were also identified. Results: 435 cases were identified from Jan 1 to Dec 31, 2013; 308 had sufficient information to be included for analysis. Median age: 69; smoking history: 69%; stage: I = 5%, II = 9%, III = 26%, IV = 60%. Multivariate analysis identified 4 of 6 CF were associated with worse overall survival (OS, p < 0.05); hemoptysis and weight loss were not significant predictors and were not retained for analysis. Cases were stratified based by the number of CFs. Pts with no CF had significantly improved OS (median 30.5 mo) compared to those with 1 (12.1 mo), 2 (8.1 mo) or 3-4 (2.5 mo; p < 0.001 for all comparisons) CF. Screening criteria were met for 94 pts (31%). For the other 214 pts (69%), number of CF was 0 = 29%, 1 = 29%, 2 = 33%, 3-4 = 9%. OS was similar whether or not pts were eligible for screening. In the subset of ineligible pts, CFs retained their predictive value (p < 0.05). Conclusions: Four clinical factors predict poor outcomes in pts presenting with abnormal imaging suspicious for NSCLC. In this population, 31% of patients would have been eligible for low-dose CT screening. An additional 49% of patients with abnormal imaging had at least one CF identifiable upon initial contact with a healthcare provider. Determination of key clinical factors may assist in risk stratification of pts ineligible for screening who warrant further investigation for lung cancer.
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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».