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Enregistrement W4388127967 · doi:10.1002/cncr.34925

Assessing the impact of increasing lung screening eligibility by relaxing the maximum years‐since‐quit threshold: A simulation modeling study

2023· article· en· W4388127967 sur OpenAlexaff
Rafael Meza, Pianpian Cao, Koen de Nijs, Jihyoun Jeon, Robert A. Smith, Kevin ten Haaf, Harry J. de Koning

Notice bibliographique

RevueCancer · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesHorizon 2020 Framework ProgrammeUniversität ZürichNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthCancer AustraliaCancer Research UKZonMwAustralian Government
Mots-clésMedicineOverdiagnosisLife expectancyLung cancer screeningLung cancerCancer screeningCancerEnvironmental healthInternal medicinePopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In 2021, the US Preventive Services Task Force expanded its lung screening recommendation to include persons aged 50-80 years who had ever smoked and had at least 20 pack-years of exposure and less than 15 years since quitting (YSQ). However, studies have suggested that screening persons who formerly smoked with longer YSQ could be beneficial. METHODS: The authors used two validated lung cancer models to assess the benefits and harms of screening using various YSQ thresholds (10, 15, 20, 25, 30, and no YSQ) and the age at which screening was stopped. The impact of enforcing the YSQ criterion only at entry, but not at exit, also was evaluated. Outcomes included the number of screens, the percentage ever screened, screening benefits (lung cancer deaths averted, life-years gained), and harms (false-positive tests, overdiagnosed cases, radiation-induced lung cancer deaths). Sensitivity analyses were conducted to evaluate the effect of restricting screening to those who had at least 5 years of life expectancy. RESULTS: As the YSQ criterion was relaxed, the number of screens and the benefits and harms of screening increased. Raising the age at which to stop screening age resulted in additional benefits but with more overdiagnosis, as expected, because screening among those older than 80 years increased. Limiting screening to those who had at least 5 years of life expectancy would maintain most of the benefits while considerably reducing the harms. CONCLUSIONS: Expanding screening to persons who formerly smoked and have greater than 15 YSQ would result in considerable increases in deaths averted and life-years gained. Although additional harms would occur, these could be moderated by ensuring that screening is restricted to only those with reasonable life expectancy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,093
Score d'incertitude au seuil0,185

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0040,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,384 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations22
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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