Optimal Pathways to Lung Cancer Screening in Primary Care Settings: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Lung cancer is the leading cause of cancer-related deaths worldwide, and delayed detection contributes to poor outcomes. Primary care plays a crucial role in early diagnosis, but detecting lung cancer early remains challenging for general practitioners (GPs). Therefore, the aim of this scoping review was to identify optimal strategies and pathways for lung cancer screening (LCS) in primary care settings globally. We conducted a scoping review by searching PubMed, Scopus, and the Cochrane Library for relevant studies published in the past 10 years. Our keywords included "lung cancer", "primary care", "early detection", "screening", "best practices", and "pathways". We included randomized controlled trials, cross-sectional studies, and cohort studies focused on lung cancer screening in primary care. We extracted data on study characteristics, screening pathways, and key findings. We identified 18 studies that met our inclusion criteria. Important strategies for LCS included the use of shared decision-making tools, electronic health record (HER) prompts, risk prediction models, community outreach, and integration with smoking cessation programs. Barriers to implementation included the lack of provider familiarity with guidelines, time constraints, and patient factors. Healthcare professionals and policy makers in primary care settings can leverage this information to integrate the most effective screening strategies into their care, thus enhancing early detection rates and subsequently reducing global lung cancer morbidity and mortality.
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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 | 0,014 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».