Comparison of the sensitivity of different criteria to select lung cancer patients for screening in a cohort of German patients
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Trials of CT-based screening for lung cancer have shown a mortality advantage for screening in North America and Europe. Before introducing a nationwide lung cancer screening program in Germany, it is important to assess the criteria used in international trials in the German population. METHODS: We used data from 3623 lung cancer patients from the data warehouse of the German Center for Lung Research (DZL). We compared the sensitivity of the following lung cancer screening criteria overall and stratified by age and histology: the National Lung Screening Trial (NLST), the Danish Lung Cancer Screening Trial (DLCST), the 2013 and 2021 US Preventive Services Task Force (USPSTF), and an adapted version of the Prostate, Lung, Colorectal, and Ovarian no race model (adapted PLCOm2012) with 6-year risk thresholds of 1.0%/6 year and 1.7%/6 year. RESULTS: Overall, the adapted PLCOm2012 model (1%/6 years), selected the highest proportion of lung cancer patients for screening (72.4%), followed by the 2021 USPSTF (70.0%), the adapted PLCOm2012 (1.7%/6 year) (57.4%), the 2013 USPTF (57.0%), DLCST criteria (48.7%), and the NLST (48.5%). The adapted PLCOm2012 risk model (1.0%/6 year) had the highest sensitivity for all histological types except for small-cell and large-cell carcinomas (non-significant), whereas the 2021 USPTF selected a higher proportion of patients. The sensitivity levels were higher in males than in females. CONCLUSION: Using a risk-based selection score resulted in higher sensitivities compared to criteria using dichotomized age and smoking history. However, gender disparities were apparent in all studied eligibility criteria. In light of increasing lung cancer incidences in women, all selection criteria should be reviewed for ways to close this gender gap, especially when implementing a large-scale lung cancer screening program.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».