Differentiating clinically important interstitial lung abnormalities in lung cancer screening
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interstitial lung abnormalities (ILAs) are common incidental findings in lung cancer screening (LCS). However, challenges remain in identifying clinically relevant ILAs as highlighted in a joint statement by a European multidisciplinary task force led by the European Respiratory Society (ERS). To address these challenges, we analysed ILAs identified in one of Europe's largest LCS studies. METHODS: Of 11 635 LCS individuals, 417 screen-detected ILAs were evaluated using a new visual classification system focused on traction bronchiolectasis: non-fibrotic ILA (no traction bronchiolectasis), fibrotic ILA (traction bronchiolectasis in ≤2 lobes); undiagnosed interstitial lung disease (traction bronchiolectasis in >2 lobes). Observer agreement was compared with Fleischner Society ILA classification using Cohen's Kappa. An age, sex and smoking history-matched control group allowed the examination of associations between baseline ILA/UILD and comorbidities, forced vital capacity (FVC), hospitalisations (Student's t-tests) and mortality (univariable and multivariable Cox proportional hazards models). FINDINGS: Our visual ILA classification showed superior interobserver agreement (K=0.76) versus the Fleischner ILA classification (K=0.64). ILA/UILD subjects had more prevalent comorbidities, increasing (vs controls) approximately 10 years prior to ILA/UILD diagnosis. Compared with controls, mortality rates were 6-fold higher for UILD participants and 3-fold higher for fibrotic and non-fibrotic ILA subtypes. On multivariable Cox regression analysis, ILA/UILD presence (HR=4.90, 95% CI =2.36 to 10.10, p<0.001) showed stronger independent associations with mortality than baseline FVC (HR=0.98, 95% CI =0.96 to 1.00, p=0.04). CONCLUSION: We demonstrate a new reproducible classification of clinically important ILA/UILDs in LCS populations. We highlight that FVC shows limited associations with mortality in ILA/UILD subjects. Increased multiorgan comorbidity in ILA/UILD subjects highlights a need for comprehensive early multisystem evaluation.
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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 | 0,009 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».