Personalised Lung Cancer Screening (PLuS) study to assess the importance of coexisting chronic conditions to clinical practice and policy: protocol for a multicentre observational study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Lung cancer is the leading cause of cancer death in the USA and worldwide, and lung cancer screening (LCS) with low-dose CT (LDCT) has the potential to improve lung cancer outcomes. A critical question is whether the ratio of potential benefits to harms found in prior LCS trials applies to an older and potentially sicker population. The Personalised Lung Cancer Screening (PLuS) study will help close this knowledge gap by leveraging real-world data to fully characterise LCS recipients. The principal goal of the PLuS study is to characterise the comorbidity burden of individuals undergoing LCS and quantify the benefits and harms of LCS to enable informed decision-making. METHODS AND ANALYSIS: PLuS is a multicentre observational study designed to assemble an LCS cohort from the electronic health records of ~40 000 individuals undergoing annual LCS with LDCT from 2016 to 2022. Data will be integrated into a unified repository to (1) examine the burden of multimorbidity by race/ethnicity, socioeconomic status and age; (2) quantify potential benefits and harms; and (3) use the observational data with validated simulation models in the Cancer Intervention and Surveillance Modeling Network (CISNET) to provide LCS outcomes in the real-world US population. We will fit a multivariable logistic regression model to estimate the adjusted ORs of comorbidity, functional limitations and impaired pulmonary function adjusted for relevant covariates. We will also estimate the cumulative risk of LCS outcomes using discrete-time survival models. To our knowledge, this is the first study to combine observational data and simulation models to estimate the long-term impact of LCS with LDCT. ETHICS AND DISSEMINATION: The study was approved by the Kaiser Permanente Southern California Institutional Review Board and VA Portland Health Care System. The results will be disseminated through publications and presentations at national and international conferences. Safety considerations include protection of patient confidentiality.
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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 | 0,035 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,042 | 0,010 |
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 ».