Should we screen for lung cancer? A 10-country analysis identifying key decision-making factors
Notice bibliographique
Résumé
The need for early detection, both early diagnosis and screening is essential for improved prognosis in lung cancer. The effectiveness of lung cancer screening using low-dose computed tomography (LDCT) for high-risk patients has been shown by extensive clinical evidence including the National Lung Cancer Screening Trial (NLST) and the Dutch-Belgian lung cancer screening trial (NELSON) which has triggered political consideration of a formal programme across countries. However, implementation of these is still limited. This study investigates how governments make decisions on the implementation of lung cancer screening, identifying key consideration factors through 10 case study countries: Australia, Canada, Croatia, France, Germany, Japan, South Korea, Switzerland, UK, and US. We identified five decision-making factors (1) recognition of the disease burden and the value of early detection, (2) strong clinical data showing mortality reduction and benefit-risk analysis relevant to the local context, (3) cost-effectiveness data and budget impact, (4) local feasibility demonstration and (5) a clear and integrated decision-making mechanism involving relevant stakeholders. The set of factors identified in this paper can help advocates address knowledge gaps, identify the key focus areas for discussions with policymakers evaluating the opportunities for lung cancer screening programmes in their local context. Ultimately, this should allow policymakers to make more informed decisions on lung cancer screening to best improve lung cancer outcomes.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».