Outcomes of Patients With Early and Locally Advanced Lung Cancer: Protocol for the Italian Lung Cancer Observational Study (LUCENT)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lung cancer, predominantly non-small cell lung cancer (NSCLC), remains a formidable challenge, necessitating an in-depth understanding of evolving treatment paradigms. The Italian Lung Cancer Observational Study (LUCENT) addresses this need by investigating the outcomes of patients with early and locally advanced lung cancer in Italy. OBJECTIVE: With a focus on real-world data and patient registries, this study aims to provide comprehensive insights into clinical, psychosocial, and economic impacts, contributing to informed decision-making in health care. METHODS: LUCENT is a prospective observational multicenter cohort study enrolling patients eligible for minimally invasive manual, robot-assisted, or traditional open surgery. The study will develop a web-based registry to collect longitudinal surgical, oncological, and socioeconomic outcome data. The primary objectives include performance assessment through the establishment of national benchmarks based on risk-adjusted outcomes and processes of care indicators. The secondary objectives encompass economic and psychosocial impact assessments of innovative technologies and treatment pathways. The multicenter design ensures a diverse and representative study population. RESULTS: The evolving landscape of NSCLC treatment necessitates a nuanced approach with consideration of the dynamic shifts in therapeutic strategies. LUCENT strives to fill existing knowledge gaps by providing a platform for collecting and analyzing real-world data, emphasizing the importance of patient-reported outcomes in enhancing the understanding of the disease. By developing a web-based registry, the study not only facilitates efficient data collection but also addresses the limitations of traditional methods, such as suboptimal response rates and costs associated with paper-and-pencil questionnaires. Recruitment will be conducted from January 01, 2024, to December 31, 2026. Follow-up will be performed for a minimum of 2 years. The study will be completed in the year 2028. CONCLUSIONS: LUCENT's potential implications are substantial. Establishing national benchmarks will enable a thorough evaluation of outcomes and care processes, guiding clinicians and policymakers in optimizing patient management. Furthermore, the study's secondary objectives, focusing on economic and psychosocial impacts, align with the contemporary emphasis on holistic cancer care. Insights gained from this study may influence treatment strategies, resource utilization, and patient well-being, thereby contributing to the ongoing refinement of lung cancer management. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05851755; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05851755. ISRCTN 67197140; https://www.isrctn.com/ISRCTN67197140. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/57183.
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 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 | 0,034 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».