Development and application of an electronic synoptic report for reporting and management of low-dose computed tomography lung cancer screening examination
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interpretation of Low Dose CT scans and protocol driven management of findings is a key aspect of lung cancer screening program performance. Reliable and reproducible methods are needed to communicate radiologists' interpretation to the screening program or clinicians driving management decision. METHODS: We performed an audit of a subset of dictated reports from the PANCAN study to assess for omissions. We developed an electronic synoptic reporting tool for radiologists embedded in a clinical documentation system software. The tool was then used for reporting as part of the Alberta Lung Cancer Screening Study and McGill University Health Centre Pilot Lung Cancer Screening Program. RESULTS: Fifty reports were audited for completeness. At least one omission was noted in 30 (70%) of reports, with a major omission (missing lobe, size, type of nodule in report or actionable incidental finding in recommendation section of report) in 24 (48%). Details of the reporting template and functionality such as automated nodule cancer risk assessment, Lung-RADS category assignment, auto-generated narrative type report as well as personalize participant results letter is provided. A description of the system's performance in its application in 2815 CT reports is then summarized. CONCLUSIONS: We found that narrative type radiologist reports for lung cancer screening CT examinations frequently lacked specific discrete data elements required for management. We demonstrate the successful implementation of a radiology synoptic reporting system for use in lung cancer screening, and the use of this information to drive program management and communications.
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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 | 0,093 | 0,209 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».