Interstitial lung abnormalities management, a real-life survey of England Targeted Lung Health Check
Notice bibliographique
Résumé
Interstitial lung abnormalities (ILAs) are incidental computed tomography (CT) findings affecting more than 5% of the lung parenchyma. Their management remains undefined, raising an emerging challenge in lung cancer screening programmes, such as the UK’s Targeted Lung Health Check (TLHC). This study aimed to assess current ILA management practices through an online survey. Data were collected via Qualtrics, and the survey was distributed via email, social media, and newsletters to healthcare professionals (HCPs) involved in diagnosing or managing interstitial lung disease (ILD) or TLHC referrals. A total of 87 participants completed the survey, including 65.8% respiratory physicians, 15.8% radiologists, 11.7% nurses, and 3.9% general practitioners. Among them, 80.8% worked in centres delivering TLHC. While 50.7% of respondents agreed or strongly agreed that ILAs are clinically important, 19.2% disagreed or strongly disagreed. Moreover, 20.5% strongly disagreed, and 47.9% disagreed that the distinction between ILA and ILD is clear. Amongst HCPs managing ILAs detected through TLHC (n=48), the majority (64.6%) did not follow a standardised management pathway, and 14.6% did not offer routine follow-up for ILA. When offered, follow-up was most commonly every 12 months (58.3%). The majority (70.9%) arranged periodic lung function monitoring; however, 43.8% reported that they did not offer routine CT follow-up. Duration of ILA follow-up was variable, with 35.4% following up for 3 years or less and 35.5% for five years or more. Conclusion: Despite being common incidental findings, ILAs lack a standardised management approach, leading to variability in patient care and services.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».