Protocol for a systematic review and individual participant data meta-analysis for risk factors for lung cancer in individuals with lung nodules identified by low-dose CT screening
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Worldwide, lung cancer (LC) is the second most frequent cancer and the leading cause of cancer related mortality. Low-dose CT (LDCT) screening reduced LC mortality by 20-24% in randomised trials of high-risk populations. A significant proportion of those screened have nodules detected that are found to be benign. Consequently, many individuals receive extra imaging and/or unnecessary procedures, which can have a negative physical and psychological impact, as well as placing a financial burden on health systems. Therefore, there is a need to identify individuals who need no interval CT between screening rounds. METHODS AND ANALYSIS: The aim of this study is to identify risk factors predictive of LC, which are known at the time of the scan, in patients with LDCT screen-detected lung nodules. The MEDLINE and EMBASE databases will be searched and articles that are on cohorts or mention cohorts of screenees with nodules will be identified. A data extraction framework will ensure consistent extraction across studies. Individual participant data (IPD) will be collected to perform a one-stage IPD meta-analysis using hierarchical univariate models. Clustering will be accounted for by having separate intercept terms for each cohort. Where IPD is not available, the effects of risk factors will be extracted from publications, if possible. Effects from IPD cohorts and aggregate data will be reported and compared. The PROBAST (Prediction model Risk Of Bias ASsessment Tool) will be used for assessment of quality of the studies. ETHICS AND DISSEMINATION: Ethical approval was not required as this study is a secondary analysis. The results will be disseminated through publication in peer-reviewed journals and presentations at relevant conferences. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42022309515.
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 | 0,066 | 0,116 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,007 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,024 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,008 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,154 | 0,015 |
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 ».