Computed Tomographic Screening for Lung Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Lung cancer is the leading cause of cancer deaths worldwide. Although lung cancer screening has been advocated, for a long time level 1 evidence has been absent, leaving physicians with the challenge of treating patients with mostly incurable disease. Even in 2014, the 5-year survival for lung cancer will only be around 16% despite sophisticated imaging and diagnostic tools. Physicians are thus taking a more proactive route, including early screening for lung cancer and efforts to curb tobacco use. This review discusses lung cancer screening in the context of the National Lung Screening Trial, risk of overdiagnosis, cost-effectiveness, U.S. Preventive Services Task Force recommendations, lung cancer screening in the community, improving the specificity of lung cancer screening, and treatment options for early-stage lung cancer. Tables review key principles of computed tomographic screening, cost-effectiveness of computer tomographic screening, predictors of malignancy in the Pan-Canadian screening study model, and follow-up and management of newly detected indeterminate nodules. Figures show common causes of cancer death in the United States, estimated new cancer cases and cancer deaths in men and women, a four-stage system used in clinical and surgical evaluation of lung cancer, secondary prevention lung cancer screening goals, and a low-dose computer tomographic scan. This review contains 5 figures, 5 tables, and 31 references.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,007 | 0,003 |
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 ».