Lung cancer screening: enhancing risk stratification and minimising harms by incorporating information from screening results
Notice bibliographique
Résumé
Two large randomised controlled trials of screening for lung cancer with low-dose CT (LDCT)—the National Lung Screening Trial (NLST) and the Dutch-Belgian lung cancer screening trial (Nederlands-Leuvens Longkanker Screenings Onderzoek (NELSON) trial)—have both shown substantial lung cancer mortality reduction in the LDCT arm.1 Although there is now strong evidence that screening for lung cancer with LDCT reduces lung cancer mortality, concerns have been raised about the potential costs and harms of implementing annual lung cancer screening programmes. Annual screening with LDCT has been recommended in the USA, based on the evidence provided by the NLST design and modelling extrapolations.2 3 However, uptake of screening has been poor, with the latest data showing only 3.9% of those eligible have actually been screened.4 A cost-effectiveness analysis for Ontario, Canada, showed that annual screening scenarios were more cost-effective than biennial screening,5 but there is ongoing debate about whether all of those eligible for lung cancer screening actually require an annual LDCT. NELSON was the only trial to compare the effects of different screening intervals between rounds. While the proportion of advanced stage cancers increased somewhat, a 2-year interval still had a good performance compared with a 1-year interval. However, there was an increase in interval cancers and a higher proportion of more advanced stage cancers for a 2.5-year interval compared with a 2-year interval suggesting that this may be too long.6 Risk prediction models have been suggested to select eligible participants at high risk of lung cancer and have been shown to be superior to selection using age and smoking status alone.7 8 Incorporating information from LDCT results may allow them to aid in the personalisation of the screening regimen. In NELSON, participants with negative LDCT results were less likely to have lung cancer detected at a …
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».