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Enregistrement W4408555253 · doi:10.1055/s-0045-1804661

Früherkennung und Screening des Lungenkarzinoms – Empfehlungen der IASLC-Expertengruppe

2025· article· de· W4408555253 sur OpenAlexaff
Rudolf M. Huber, Haval Balata, Andrea Borondy Kitts, John K. Field, Claudia I. Henschke, Ella A. Kazerooni, Anna Kerpel-Fronius, Robert L. Smith, Emanuela Taioli, Leonardo Ventura, Stephen Lam, David F. Yankelevitz, Martin C. Tammemägi

Notice bibliographique

RevuePneumologie · 2025
Typearticle
Languede
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Treatments and Mutations
Établissements canadiensBrock UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGynecology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Einleitung: Für die qualitätsgesicherte Etablierung von Früherkennung und Screening des Lungenkarzinoms ist eine global einheitliche Terminologie erforderlich. Einheitliche, unmissverständliche Definitionen für das gesamte multidisziplinäre Team (Hausärzte, Radiologen, Pneumologen, Thoraxchirurgen, Strahlentherapeuten, Pathologen) aber auch für Epidemiologen, Biostatistikern, Gesundheitsökonomen, Versorgungseinrichtungen und Geldgebern sind nötig. Aber die verwendeten Begriffe müssen auch für die Teilnehmer der Vorsorgeprogramme, Patienten und Angehörigen klar verständlich sein. Derzeit verwenden Forscher und Kliniker der verschiedenen Disziplinen und Fachgesellschaften teilweise dieselben Ausdrücke mit unterschiedlicher Bedeutung oder verschiedene Ausdrücke für dieselbe Bedeutung. Methoden: Eine internationale multidisziplinäre Arbeitsgruppe des IASLC-Komitees für Früherkennung und Screening des Lungenkarzinoms hat verschiedene relevante Begriffe in regelmäßigen Treffen analysiert und intensiv diskutiert und Konsensus-Definitionen empfohlen. Dabei wird berücksichtigt, dass die thorakale Bildgebung im Gegensatz zu anderen Früherkennungsprogrammen nicht nur die Lungen und Atemwege, sondern auch die Mediastinalorgane einschließlich der kardiovaskulären Strukturen, Brustwand, Wirbelsäule und Teile des Halses wie des Oberbauches abbildet. Andere relevante Erkrankungen als Differentialdiagnosen und Komorbiditäten sind zu beachten. Schlussfolgerungen: Screeningprogramme wurden in spezifischen Gesundheitssystemen und von unterschiedlichen Disziplinen entwickelt. Entsprechend werden auch die Begriffe z.B. von Epidemiologen, Gesundheitsökonomen oder Radiologen unterschiedlich benutzt. Die dahinterliegende Definition geht in der Kommunikation oft verloren. Für den klinischen Gebrauch, für Patienten und z.B. Hausärzte sollten vor allem Ausdrücke wie falsch-positiv und Überdiagnose vermieden werden. Andere Befunde im Thorax-CT sollten als zusätzliche Befunde bezeichnet werden. Publication History Article published online: 18 March 2025 © 2025. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag KG Oswald-Hesse-Straße 50, 70469 Stuttgart, Germany

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,349 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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