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Enregistrement W3206547134 · doi:10.1177/21501327211051484

An Audit of Opportunistic Lung Cancer Screening in a Canadian Province

2021· article· en· W3206547134 sur OpenAlexaffabout
Victoria Linehan, Scott R. Harris

Notice bibliographique

RevueJournal of Primary Care & Community Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensSt. John’s Health Sciences CentreQueen Elizabeth II Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAuditLung cancerLung cancer screeningFamily medicinePrimary careEnvironmental healthInternal medicineAccounting

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: Lung cancer is a leading cause of cancer-related death in Canada. Early detection can improve outcomes and despite recommendations from the Canadian Task Force on Preventive Health Care to screen patients who are 55 to 74 years old and have a 30+ pack-year history, formal screening programs are rare in Canada. Our goal was to determine if screening is being performed in a representative Canadian population, if recommendations are being followed, and how screening impacts lung cancer stage at diagnosis and prognosis. METHODS: A retrospective chart review was performed to identify patients either screened for lung cancer or imaged due to lung cancer symptoms in Eastern Newfoundland between 2015 and 2018. Age, smoking history, screening modality, diagnosis, cancer stage, and mortality were recorded. RESULTS: Under 6.0% of the eligible population were screened for lung cancer with only 28.13% meeting age and smoking criteria and being screened appropriately with low-dose CT. However, 70% of patients that had lung cancers found by screening met age and smoking screening criteria. While lung cancer detection rates were similar, screening detected cancer in patients at an earlier stage (50% Stage 1) compared to patients who were not screened (20% Stage 1). Patients who were screened had an improved prognosis. CONCLUSIONS: Physicians are opportunistically screening for lung cancer, but not consistently following screening guidelines. As screening is sensitive, leads to earlier stage diagnosis, and has a mortality benefit, implementation of an organized screening program could increase quality assurance and prevent many lung-cancer related deaths.

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 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)0,001
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 enseignants0,207
Score d'incertitude au seuil0,996

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,329 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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