Is routine baseline brain imaging needed for all newly diagnosed non-small-cell lung cancer patients?
Notice bibliographique
Résumé
Aim:Dedicated brain imaging is advocated by the National Comprehensive Cancer Network guidelines for newly diagnosed non-small-cell cancer (NSCLC) patients beyond stage I. The current study assessed the performance characteristics of this recommendation.Methods:Through accessing the Surveillance, Epidemiology and End Points (SEER) registry (2010–2015), all patients (regardless of stage) with newly diagnosed NSCLC and complete information about TN stages and presence or absence of brain metastases were extracted. In the current study, the following performance characteristics of the above recommendation were assessed: sensitivity, specificity, positive predictive value (PPV), negative predictive value (NPV), number needed to investigate (NNI) and accuracy.Results:A total of 182,977 NSCLC patients were included. For the overall cohort, PPV (for the recognition of brain metastases) was 13.8% and NNI to detect one case of brain metastasis was 7.2. Likewise, NPV (for the exclusion of brain metastases) was 97%, sensitivity was 92.1%, specificity was 31.1% and overall accuracy was 37.6%. When stratified by histology, patients with adenocarcinoma have PPV of 17.2% and NNI to detect one case with brain metastasis of 5.8. NPV (for the exclusion of brain metastases) was 97%, sensitivity of 91.4%, specificity of 35.4% and overall accuracy of 32.6%. On the other hand, patients with squamous cell carcinoma have PPV of 6.3% and NNI to detect one case with brain metastasis of 15.8. NPV (for the exclusion of brain metastases) was 98.9%, sensitivity of 94.6%, specificity of 26.3% and overall accuracy of 29.7%.Conclusion:In view of the poor specificity, the current study calls for reconsideration of the universal recommendation of dedicated brain imaging (in addition to PET/CT scan) among NSCLC patients beyond stage I.
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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 | 0,003 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».