Incidental pulmonary nodule management in Canada: exploring current state through a narrative literature review and expert interviews
Notice bibliographique
Résumé
Background and Objective: Incidental pulmonary nodules (IPNs) are common and increasingly detected with the overall rise of radiologic imaging. Effective IPN management is necessary to ensure lung cancer is not missed. This study aims to describe the current landscape of IPN management in Canada, understand barriers to optimal IPN management, and identify opportunities for improvement. Methods: We performed a narrative literature review by searching biomedical electronic databases for relevant articles published between January 1, 2010, and November 22, 2023. To validate and complement the identified literature, we conducted structured interviews with multidisciplinary experts involved in the pathway of patients with IPNs across Canada. Interviews between December 2021 and May 2022 were audiovisual recorded, transcribed, and thematically analyzed. Key Content and Findings: A total of 1,299 records were identified, of which 37 studies were included for analysis. Most studies were conducted in Canada and the United States and highlighted variability in radiology reporting of IPNs and patient management, and limited adherence to recommended follow-up imaging. Twenty experts were interviewed, including radiologists, respirologists, thoracic surgeons, primary care physicians, medical oncologists, and an epidemiologist. Three themes emerged from the interviews, supported by the literature, including: variability in radiology reporting of IPNs, suboptimal communication, and variability in guideline adherence and patient management. Conclusions: Despite general awareness of guidelines, there is inconsistency and lack of standardization in the management of patients with IPNs in Canada. Multidisciplinary expert consensus is recommended to help overcome the communication and operational barriers to a safe and cost-effective approach to this common clinical issue.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».