Protocol for an observational cohort study integrating real-world data and microsimulation to assess imaging surveillance strategies in stage I–IIIA NSCLC patients in OneFlorida+
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Although lung cancer remains the leading cause of cancer deaths in the US, recent advances in early detection and treatment have led to improvements in survival. However, there is a considerable risk of recurrence or second primary lung cancer (SPLC) following curative-intent treatment in patients with early-stage non-small cell lung cancer (NSCLC). Professional societies recommend routine surveillance with CT to optimise the detection of potential recurrence and SPLC at a localised stage. However, no definitive evidence demonstrates the effect of imaging surveillance on survival in patients with NSCLC. To close these research gaps, the Advancing Precision Lung Cancer Surveillance and Outcomes in Diverse Populations (PLuS2) study will leverage real-world electronic health records (EHRs) data to evaluate surveillance outcomes among patients with and without guideline-adherent surveillance. The overarching goal of the PLuS2 study is to assess the long-term effectiveness of surveillance strategies in real-world settings. METHODS AND ANALYSIS: PLuS2 is an observational study designed to assemble a cohort of patients with incident pathologically confirmed stage I/II/IIIA NSCLC who have completed curative-intent therapy. Patients undergoing imaging surveillance will be followed from 2012 to 2026 by linking EHRs with tumour registry data in the OneFlorida+ Clinical Research Consortium. Data will be consolidated into a unified repository to achieve three primary aims: (1) Examine the utilisation and determinants of CT imaging surveillance by race/ethnicity and socioeconomic status, (2) Compare clinical endpoints, including recurrence, SPLCs and survival of patients who undergo semiannual versus annual CT imaging and (3) Use the observational data in conjunction with validated microsimulation models to simulate imaging surveillance outcomes within the US population. To our knowledge, this study represents the first attempt to integrate real-world data and microsimulation models to assess the long-term impact and effectiveness of imaging surveillance strategies. ETHICS AND DISSEMINATION: This study involves human participants and was approved by the University of Florida Institutional Review Board (IRB), University of Florida IRB 01, under approval number IRB202300782. The results will be disseminated through publications and presentations at national and international conferences. Safety considerations encompass ensuring the confidentiality of patient information. All disseminated data will be de-identified and summarised.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Étiquettes directes de modèles (non validées)
Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.
| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
| grok | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
| opus | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Protocole Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Observationnel | high |
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 | 0,051 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,049 | 0,014 |
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 validéeÉtiqueté directement par 3 modèles lisant le dossier complet.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».