Establishing Lung Cancer Risk and Optimizing Incidental Pulmonary Nodule Management
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale The majority of pulmonary nodules are found incidentally on imaging studies unrelated to screening. The incidence of lung cancer in patients with incidental pulmonary nodules (IPNs) is higher than that in a screening program, and over half are not eligible for lung cancer screening, representing an opportunity for early lung cancer detection. Most patients with IPNs have no follow-up and are poorly managed. It is important to determine efficient identification methods and establish an IPN management pathway. In this study we report the preliminary results of two different nodule management protocols, in patients with IPNs identified using a Named Entity Recognition and Classification Model (NERC)Methods The Vancouver site of the multi-centre, Canadian IPN trial – The Identifying Early Lung Cancer in a Diverse Population (IDEAL) study identified IPNs in a large health authority in British Columbia (BC), using NERC. Patients with IPNs were randomised to receive physician lead management in accordance with either PanCan nodule risk calculator or Fleischner Society Guideline. Results In the first 12-months, NERC identified 3,988 patients with nodules > 6 mm, 504 (13%) were determined by a pulmonologist to be true IPNs, 133 consenting patients were randomised to either PanCan or Fleischner guideline management. The mean age in the cohort was 66.5±7.8, with 49% female and 58% were lifelong non-tobacco users. Single IPNs were detected in 62/133 (47%) patients and 38/133 (24%) were detected in the upper lobes. IPNs were characterised as solid in 91/133 (68.4%) patients. Only 10% of patients were eligible for screening with a PLCOm2012 6-year lung cancer risk above 1.5%, the remaining were not eligible because of a light smoking history or have never smoked. Eighty-nine patients (77.4%) had a PanCan lung cancer risk score of < 5%: 44/89 (49 %) had a lung cancer risk of less than 1.5% requiring 24-month follow-up (Figure 1). Early recall was recommended for 26% and 6.8% required diagnostic work-up. Using Fleischner Society guidelines, 53% of patients would require early recall within 3-6 months and 9.7% would require diagnostic work-up. The current incidence of histologically confirmed lung malignancy within this IPN cohort is 5/133 (3.8%). Conclusion Our study demonstrated that patients with IPN are at high risk for lung cancer. Most of them would not meet current guidelines for lung cancer screening. The PanCan model appears to be a more efficient, by reducing the number of IPN patients requiring early recall and diagnostic work-up whilst still identifying high-risk patients.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».