Performance of the Vancouver Risk Calculator Compared with Lung-RADS in an Urban, Diverse Clinical Lung Cancer Screening Cohort
Notice bibliographique
Résumé
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
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».