Coronary artery calcium on lung cancer screening-CT: An opportunity to optimize cardiovascular disease risk reduction
Notice bibliographique
Résumé
Background: In lung cancer screening trials, mortality from cardiovascular disease occurs at similar rates to lung cancer deaths. Survival following lung cancer screening could be optimized if atherosclerosis prevention was targeted. Thus, we sought to determine whether there was potential for improvement in rates of cardiovascular risk reduction therapy based upon coronary artery calcium and cardiovascular risk assessment. Methods: Clinical lung cancer screening-CT reports, lipid lowering therapy and clinical demographics were retrieved from the electronic medical record in the first consecutive 1486 cases without known coronary artery disease from the Ontario High Risk Lung Cancer Screening Pilot program. Lung cancer screening CT images were reviewed for presence and extent of coronary artery calcium. Results: Coronary artery calcium was detected in 83 % and was reported in 63 %. Lipid lowering was prescribed in 60 % of cases whose coronary artery calcium was reported versus 45 % of cases when coronary artery calcium was unreported (p < 0.001). On multivariable analysis, increased Framingham risk score (OR 2.31 95 % CI 1.73-2.31, p < 0.001) and reported coronary artery calcium (OR 1.53 95 % CI 1.22-1.92, p < 0.001) were associated with lipid lowering therapy. Additional cardiovascular risk lowering could be achieved in 21 % using coronary artery calcium and in 44 % with further consideration of clinical risk. Conclusions: In lung cancer screened patients, cardiovascular risk reduction could be optimized significantly by the opportunistic use of coronary artery calcium and clinical assessment. Appropriate cardiovascular risk reduction could attenuate the high prevalence of cardiovascular deaths in these individuals and improve overall survival.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».