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Enregistrement W4391805368 · doi:10.1620/tjem.2024.j016

Morphological Predictors of Primary Lung Cancer among Part-Solid Ground-Grass Nodules on High-Resolution CT

2024· article· en· W4391805368 sur OpenAlexaff
Hirotsugu Notsuda, Hiroki Oshio, Ken Onodera, Takashi Hirama, Yui Watanabe, Tatsuaki Watanabe, Takaya Suzuki, Hisashi Oishi, Hiromichi Niikawa, Ryoko Saito, Masafumi Noda, Junya Tominaga, Yoshinori Okada

Notice bibliographique

RevueThe Tohoku Journal of Experimental Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensInstitute of Aging
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung cancerRadiologyHigh resolutionComputed tomographyPredictive valueLungLung cancer screeningNuclear medicineNodule (geology)TomographyGround-glass opacityAdenocarcinomaCancerPathologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Recent advancements in computed tomography (CT) scanning have improved the detection rates of peripheral pulmonary nodules, including those with ground-glass opacities (GGOs). This study focuses on part-solid pure ground-glass nodules (GGNs) and aims to identify imaging predictors that can reliably differentiate primary lung cancer from nodules with other diagnoses among part-solid GGNs on high-resolution CT (HRCT). A retrospective study was conducted on 609 patients who underwent surgical treatment or observation for lung nodules. Radiological findings from pre-operative HRCT scans were reviewed and several CT imaging features of part-solid GGNs were examined for their positive predictive value to identify primary lung cancer. The proportions of the nodules with a final diagnosis of primary lung cancer were significantly higher in part-solid GGNs (91.9%) compared with solid nodules (70.3%) or pure GGNs (66.7%). Among CT imaging features of part-solid GGNs that were evaluated, consolidation-to-tumor ratio (CTR) < 0.5 (98.1%), pleural indentation (96.4%), and clear tumor border (96.7%) had high positive predictive value to identify primary lung cancer. When two imaging features were combined, the combination of CTR < 0.5 and a clear tumor border was identified to have 100% positive predictive values with a sensitivity of 40.8%. Thus we conclude that part-solid GGNs with a CTR < 0.5 accompanied by a clear tumor border evaluated by HRCT are very likely to be primary lung cancers with an acceptable sensitivity. Preoperative diagnostic procedures to obtain a pathological diagnosis may potentially be omitted in patients harboring such part-solid GGNs.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,363
Score d'incertitude au seuil0,737

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,305 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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