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Enregistrement W3013746826 · doi:10.1148/rycan.2020190021

Performance of the Vancouver Risk Calculator Compared with Lung-RADS in an Urban, Diverse Clinical Lung Cancer Screening Cohort

2020· article· en· W3013746826 sur OpenAlex
Abraham R. Kessler, Robert Peng, Edward Mardakhaev, Linda B. Haramati, Charles S. White

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueRadiology Imaging Cancer · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung cancer screeningLung cancerInstitutional review boardNational Lung Screening TrialNodule (geology)LungCohortRadiologyPopulationRetrospective cohort studyInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose To compare the performance of the Vancouver risk calculator (VRC) with the American College of Radiology’s Lung CT Screening Reporting and Data System (Lung-RADS) for a lung cancer screening cohort in an urban, diverse clinical setting. Materials and Methods This study included a total of 486 patients with lung nodules (63 years ± 5.2 [standard deviation], 261 female patients), 448 of whom had lung nodules that were subsequently classified as benign and 38 of whom had those that were classified as malignant. The mean follow-up time was 40.0 months ± 14. Institutional review board approval was obtained for this Health Insurance Portability and Accountability Act–compliant retrospective study, and a waiver of informed consent was received. All patients undergoing lung cancer screening who underwent an initial baseline screening CT between December 2012 and June 2016 that demonstrated a nodule and had at least 1 year of follow-up comprised the study population. Each examination was assigned a Lung-RADS score between 2 and 4B, with 4A and 4B considered as showing positive results. The VRC calculates the risk of cancer at different thresholds using nine variables related to patient and imaging characteristics. Analysis was performed per patient based on the largest nodule. Lung-RADS and VRC using the 5% threshold were compared to assess diagnostic performance in determining the risk of developing lung cancer in a patient with a nodule found at screening CT. The McNemar test was used to compare differences in performance between Lung-RADS and VRC. Results Lung-RADS resulted in nine false-positive and 16 false-negative findings, whereas VRC with a 5% threshold resulted in 29 false-positive and 10 false-negative findings. Overall sensitivity and specificity for Lung-RADS was 58.0% and 98.0%, and for VRC with a 5% threshold was 73.7% and 93.5%, respectively (P = .313, P < .001, respectively). Conclusion The VRC performs well in an urban, diverse lung cancer screening program. Further studies may be directed at determining whether its use in conjunction with Lung-RADS leads to improved lung cancer detection. Keywords: CT, Lung, Thorax © RSNA, 2020

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.

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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,667

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,313 · 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