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Enregistrement W4406788044 · doi:10.1016/j.jtho.2025.01.019

Lung Cancer Screening Program Quality Indicators—Review and Recommendations: An International Association for the Study of Lung Cancer Delphi Process Study

2025· article· en· W4406788044 sur OpenAlexaff
Martin C. Tammemägi, Andrea Borondy Kitts, John K. Field, Claudia I. Henschke, Anant Mohan, Anna Kerpel-Fronius, Luigi Ventura, Dawei Yang, Long Jiang, C. Koegelenberg, Milena Čavić, Haval Balata, Lucía Viola, Javier J. Zulueta, Ricardo Sales dos Santos, Witold Rzyman, David F. Yankelevitz, Annette McWilliams, Stephen Lam, Ella A. Kazerooni, Rudolf M. Huber

Notice bibliographique

RevueJournal of Thoracic Oncology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Cancer AgencyBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung cancerDelphi methodCancerLung cancer screeningDelphiAssociation (psychology)Family medicineOncologyInternal medicineStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Lung cancer screening (LCS) using low-dose-computed tomography reduces lung cancer mortality in high-risk individuals. Evaluating and monitoring LCS programs are important to ensure and improve quality, efficiency, and participant outcomes. There is no agreement on LCS quality indicators (QIs). METHODS: Twenty multidisciplinary members of the International Association for the Study of Lung Cancer used a Delphi process to develop consensus QIs. They considered 50 QIs during information/discussion sessions and two anonymous voting rounds. In total, 80% or more voting agree or strongly agree on a five-point Likert scale determined consensus. RESULTS: Twenty essential and six desirable QIs were identified in 10 of 11 LCS pathway domain categories (ENTRY: Proportion eligible who got screened; SMOKING_CESSATION: Proportion of current-smoking individuals offered cessation interventions; IMAGING: Proportion screened requiring clinical diagnostic assessment, scan results distribution, proportion scans requiring early follow-up, proportion baseline or regular scans with actionable additional findings; ADHERENCE to: Annual or regular scans, early interim scans, clinical diagnostic assessment; DIAGNOSTIC: Proportion suspicious-for-lung-cancer scans receiving clinical investigation, undergoing invasive diagnostic procedures; OUTCOMES: Cancer detection rate, stage distribution, interval cancer rate; HARMS: Number and proportion of serious complications after invasive procedures, non-lung cancer diagnoses after invasive procedures or surgery, 30-day mortality after invasive procedure; TREATMENT: Proportion early-stage cancers receiving treatment with curative intent; WAIT_TIMES: Suspicious-for-lung-cancer scan to definitive diagnosis, to curative-intent treatment for individuals with early-stage disease, scan completion to reporting results to primary care provider and participant; EQUITY: Race, sex, and socioeconomic differences in adherence to regular screens, early-stage cancer treatment, offer of smoking cessation interventions, clinical investigation of suspicious-for-lung-cancer screens). CONCLUSIONS: A review among panel members provided recommended LCS QIs that should be considered in the development of LCS initiatives.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,572
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,447
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,572
Score d'incertitude au seuil0,528

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,5720,447
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,007
Bibliométrie0,0120,013
Études des sciences et des technologies0,0040,004
Communication savante0,0060,006
Science ouverte0,0040,013
Intégrité de la recherche0,0040,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,582
Écart entre enseignants0,526 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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