Lessons on managing pulmonary nodules from NELSON: we have come a long way
Notice bibliographique
Résumé
The results of the Dutch-Belgian low-dose CT (LDCT) screening trial (NELSON) have been eagerly awaited since the US National Lung Screening Trial (NLST), published in 2011, demonstrated annual LDCT screening of the chest led to a 20% decrease in lung cancer mortality compared with chest X-ray screening.1 While the US Preventative Service Task Force approved lung cancer screening in 2014,2 Europe and the rest of the globe have been paralysed by fear of implementation costs and the feasibility of introducing national LDCT screening programmes. The consensus from healthcare payers outside of the USA has been that we should wait for the results of the NELSON trial which, while smaller in size, would give us the confidence of a second randomised controlled trial and proof of effect in a population outside of the US healthcare system. Indeed, a recent Health Technology Assessment of LDCT screening in the UK specifically named the NELSON trial as an important source of future information and explicitly stated the results were required in order to make a decision about its efficacy and cost-effectiveness.3 It was on this background of hope and perhaps, dare we say it, healthcare payer fear that the NELSON trial preliminary results were released at the World Conference on Lung Cancer in Toronto in October. Despite NELSON being smaller in size than NLST and having a preponderance of male participants, the results were clear: LDCT screening compared with no screening leads to a statistically significant lung cancer mortality reduction of 26% for men and numbers hint that the benefit could be even greater in women (between 40% and 60%). With this new data the UK, and indeed the world outside of the USA, now needs to cast aside concerns over efficacy, as well as procrastination over implementation, and concentrate more …
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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 | 0,036 | 0,146 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,021 | 0,037 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,004 |
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 ».