Assessing the impact of increasing lung screening eligibility by relaxing the maximum years‐since‐quit threshold: A simulation modeling study
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».