Spirometry performed as part of the Manchester community-based lung cancer screening programme detects a high prevalence of airflow obstruction in individuals without a prior diagnosis of COPD
Notice bibliographique
Résumé
Background COPD is a major cause of morbidity and mortality in populations eligible for lung cancer screening. We investigated the role of spirometry in a community-based lung cancer screening programme. Methods Ever smokers, age 55–74, resident in three deprived areas of Manchester were invited to a ‘Lung Health Check’ (LHC) based in convenient community locations. Spirometry was incorporated into the LHCs alongside lung cancer risk estimation (Prostate, Lung, Colorectal and Ovarian Study Risk Prediction Model, 2012 version (PLCO M2012 )), symptom assessment and smoking cessation advice. Those at high risk of lung cancer (PLCO M2012 ≥1.51%) were eligible for annual low-dose CT screening over two screening rounds. Airflow obstruction was defined as FEV 1 /FVC<0.7. Primary care databases were searched for any prior diagnosis of COPD. Results 99.4% (n=2525) of LHC attendees successfully performed spirometry; mean age was 64.1±5.5, 51% were women, 35% were current smokers. 37.4% (n=944) had airflow obstruction of which 49.7% (n=469) had no previous diagnosis of COPD. 53.3% of those without a prior diagnosis were symptomatic (n=250/469). After multivariate analysis, the detection of airflow obstruction without a prior COPD diagnosis was associated with male sex ( adj OR 1.84, 95% CI 1.37 to 2.47; p<0.0001), younger age (p=0.015), lower smoking duration (p<0.0001), fewer cigarettes per day (p=0.035), higher FEV 1 /FVC ratio (<0.0001) and being asymptomatic ( adj OR 4.19, 95% CI 2.95 to 5.95; p<0.0001). The likelihood of screen detected lung cancer was significantly greater in those with evidence of airflow obstruction who had a previous diagnosis of COPD ( adj OR 2.80, 95% CI 1.60 to 8.42; p=0.002). Conclusions Incorporating spirometry into a community-based targeted lung cancer screening programme is feasible and identifies a significant number of individuals with airflow obstruction who do not have a prior diagnosis of COPD.
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.
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».