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Enregistrement W2918647694 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2019.0204

Development and Validation of a Multivariable Lung Cancer Risk Prediction Model That Includes Low-Dose Computed Tomography Screening Results

2019· article· en· W2918647694 sur OpenAlexaff
Martin C. Tammemägi, Kevin ten Haaf, Iakovos Toumazis, Chung Yin Kong, Summer S. Han, Jihyoun Jeon, John Commins, Thomas Riley, Rafael Meza

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésNational Lung Screening TrialMedicineLung cancer screeningLogistic regressionLung cancerOdds ratioComputed tomographyInternal medicineRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Low-dose computed tomography lung cancer screening is most effective when applied to high-risk individuals. Objectives: To develop and validate a risk prediction model that incorporates low-dose computed tomography screening results. Design, Setting, and Participants: A logistic regression risk model was developed in National Lung Screening Trial (NLST) Lung Screening Study (LSS) data and was validated in NLST American College of Radiology Imaging Network (ACRIN) data. The NLST was a randomized clinical trial that recruited participants between August 2002 and April 2004, with follow-up to December 31, 2009. This secondary analysis of data from the NLST took place between August 10, 2013, and November 1, 2018. Included were LSS (n = 14 576) and ACRIN (n = 7653) participants who had 3 screens, adequate follow-up, and complete predictor information. Main Outcomes and Measures: Incident lung cancers occurring 1 to 4 years after the third screen (202 LSS and 96 ACRIN). Predictors included scores from the validated PLCOm2012 risk model and Lung CT Screening Reporting & Data System (Lung-RADS) screening results. Results: Overall, the mean (SD) age of 22 229 participants was 61.3 (5.0) years, 59.3% were male, and 90.9% were of non-Hispanic white race/ethnicity. During follow-up, 298 lung cancers were diagnosed in 22 229 individuals (1.3%). Eight result combinations were pooled into 4 groups based on similar associations. Adjusted for PLCOm2012 risks, compared with participants with 3 negative screens, participants with 1 positive screen and last negative had an odds ratio (OR) of 1.93 (95% CI, 1.34-2.76), and participants with 2 positive screens with last negative or 2 negative screens with last positive had an OR of 2.66 (95% CI, 1.60-4.43); when 2 or more screens were positive with last positive, the OR was 8.97 (95% CI, 5.76-13.97). In ACRIN validation data, the model that included PLCOm2012 scores and screening results (PLCO2012results) demonstrated significantly greater discrimination (area under the curve, 0.761; 95% CI, 0.716-0.799) than when screening results were excluded (PLCOm2012) (area under the curve, 0.687; 95% CI, 0.645-0.728) (P < .001). In ACRIN validation data, PLCO2012results demonstrated good calibration. Individuals who had initial negative scans but elevated PLCOm2012 six-year risks of at least 2.6% did not have risks decline below the 1.5% screening eligibility criterion when subsequent screens were negative. Conclusions and Relevance: According to this analysis, some individuals with elevated risk scores who have negative initial screens remain at elevated risks, warranting annual screening. Positive screens seem to increase baseline risk scores and may identify high-risk individuals for continued screening and enrollment into clinical trials. Trial Registration: ClinicalTrials.gov Identifier: NCT00047385.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,272 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations102
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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