Respiratory Function as a Prognostic Factor for Lung Cancer in Screening and General Populations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale Despite advancements in screening, lung cancer remains the leading cause of cancer-related mortality globally. Objectives To investigate respiratory function as a prognostic factor for survival in the UK Biobank, a population-based cohort of more than 500,000 participants, and the NLST (National Lung Screening Trial), a high-risk screening population of more than 50,000 screenees. Methods Participants with an incident lung cancer diagnosis and spirometry-assessed lung function were included. Lung cancer was measured as the ratio of forced expiratory volume in 1 second (FEV1) and forced vital capacity and percentage of predicted FEV1. Multivariable Cox proportional hazards models were fitted to estimate the impact of lung function on 5-year overall survival in populations with different baseline lung cancer risks. Results A total of 2,690 and 609 patients were included in the analysis from the UK Biobank and the NLST, respectively. In the UK Biobank, a higher percentage of predicted FEV1 and ratio were associated with better survival after lung cancer diagnosis, with hazard ratios of 0.97 (95% confidence interval [CI], 0.95–1.00 per 10% increase) and 0.95 (95% CI, 0.90–1.00 per 10% increase), respectively. No statistically significant results were found when assessing the data from the NLST study. Conclusions Impaired lung function was associated with poorer survival for patients with lung cancer in the general population, although this was less clear in a high-risk, screening-eligible population. This highlights the potential clinical importance of respiratory function as a prognostic factor in lung cancer in the general population and presents a possibility for personalized cancer management.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».