MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2893067681 · doi:10.1200/jgo.18.13600

A Coordinated Approach to Lung Cancer Screening in Canada

2018· article· en· W2893067681 sur OpenAlexaboutno aff
Nicola Baines, Cynthia Anderson, Pam Tobin

Notice bibliographique

RevueJournal of Global Oncology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLung cancer screeningMedicineLung cancerGeneral partnershipContext (archaeology)Psychological interventionNational Lung Screening TrialCancerHealth careFamily medicineNursingPathologyPolitical scienceBusinessInternal medicineFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background and context: Lung cancer screening with low-dose computed tomography is recommended by the Canadian Task Force on Preventive Health Care for individuals at high risk. While no organized lung cancer screening programs currently exist, several Canadian jurisdictions have begun to plan for program implementation with pilot programs, studies, or business cases. Aim: The Canadian Partnership Against Cancer (the Partnership) has supported lung cancer screening activities by initiating a series of projects to promote lung health in Canada. Strategy/Tactics: The Partnership responded to emerging evidence on lung cancer screening with the establishment of the Pan-Canadian Lung Cancer Screening Network (PLCSN) in 2012. The PLCSN brings together key stakeholders from across Canada to promote pan-Canadian collaboration and serves as a national platform for knowledge exchange. Program/Policy process: One of the first priorities of the PLCSN was the development of a consensus statement-based Lung Cancer Screening Framework for Canada in 2014. The Framework outlines key considerations for lung cancer screening programs, including screening eligibility, radiologic testing, pathology quality and reporting, diagnostic treatment and follow-up, and the inclusion of smoking cessation interventions. As the development of the Framework drew to completion, the second priority of the PLCSN was the development of national quality indicators for lung cancer screening. An initial set of ten national-level lung cancer screening quality indicators was developed for national reporting. Most recently, the PLCSN developed a list of five quality-related lung cancer screening questions that should be explored in advance of the widespread implementation of lung cancer screening programs. These considerations included eligibility, enrollment, smoking cessation, nodule management and the effect of lung cancer screening programs on projected lung cancer mortality. Other Partnership initiatives to promote lung health include health economic modeling for lung cancer screening and collecting data on evidence-based smoking cessation programs. Outcomes: These initiatives have aligned pan-Canadian lung cancer screening efforts to facilitate knowledge sharing and resource efficiency, standardization of data collection and reporting, and acceleration of lung cancer screening in Canada. As of January 2018, four provinces have completed business cases, one province has implemented a pilot study, and three trials are ongoing across the country. Partnership initiatives and resources were used by several jurisdictions to inform the development of lung health activities. What was learned: By initiating these activities in advance of organized lung cancer screening programs, the Partnership has contributed to the evidence base on best practices in lung cancer screening that will be necessary for successful program implementation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,334 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Global OncologyMême sujetLung Cancer Diagnosis and TreatmentTravaux en français237 207