Impact of Comorbidities on the Mortality Benefits of Lung Cancer Screening: A Post-Hoc Analysis of the PLCO and NLST Trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate how comorbidities affect mortality benefits of lung cancer screening (LCS) with low-dose computed tomography. METHODS: We developed a comorbidity index (Prostate, Lung, Colorectal, and Ovarian comorbidity index [PLCO-ci]) using LCS-eligible participants' data from the Prostate, Lung, Colorectal, and Ovarian (PLCO) trial (training set) and the National Lung Screening Trial (NLST) (validation set). PLCO-ci predicts five-year non-lung cancer (LC) mortality using a regularized Cox model; with performance evaluated using the area under the receiver operating characteristics curve. In NLST, LC mortality (per original publication) was compared between low-dose computed tomography and chest radiograph arms across the PLCO-ci quintile (Q1-5) using a cause-specific hazard ratio (csHR) with 95% confidence intervals (CIs). RESULTS: Analyses included 34,690 PLCO and 53,452 NLST participants (mean age: 62 y [±5 y] and 61 y [±5 y], 58% and 59% male individuals, and 39% and 41% active smokers, respectively). PLCO-ci predicted five-year non-LC mortality with an area under the receiver operating characteristics curve of 0.72 (95% CI: 0.71-0.74) in PLCO and 0.69 (95% CI: 0.67-0.70) in NLST. In NLST, at a median follow-up of 6.5 years, LC mortality was significantly reduced for participants with intermediate comorbidity (Q2, Q3, and Q4): csHR 0.62 (95% CI: 0.41-0.95), 0.68 (95% CI: 0.48-0.96), and 0.72 (95% CI: 0.54-0.96) respectively, with a nonstatistically significant reduction for Q1 (csHR = 0.72, 95% CI: 0.45-1.17) and no reduction for Q5 participants (csHR = 0.99, 95% CI: 0.79-1.23). Participants in Q2, Q3, and Q4 (60%) accounted for 89% of LC deaths averted among all NLST participants. Q1 participants had low LC incidence, whereas Q5 had higher localized LC lethality, more squamous cell carcinomas, and untreated LC. CONCLUSIONS: The PLCO-ci developed in this work shows that individuals with intermediate comorbidity benefited the most from LCS, highlighting the need of addressing comorbidities to achieve LC mortality benefits.
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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 | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».