Late Breaking Abstract - Risk prediction for lung cancer screening: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background Lung cancer(LC) is the leading cause of cancer mortality, often diagnosed at advanced stages. Screening reduces mortality in high-risk individuals, but its efficiency can improve with pre- and post-screening risk stratification. With recent LC screening guideline updates in Europe and the US, numerous novel risk prediction models have emerged since the last systematic review of such models. We reviewed risk-based models for selecting candidates for CT screening, and post-CT stratification. Methods We systematically reviewed Embase and MEDLINE(2020–2024), identifying studies proposing new LC risk models for screening selection or nodule classification. Data extraction included study design, population, model type, risk horizon, and internal/external validation metrics. Results Of 1987 records, 68 were included: 41 models were for screening selection(19 without biomarkers, 22 with), and 27 for nodule classification. Regression-based models predominated, though machine learning and deep learning approaches were increasingly common. Discrimination ranged from moderate(AUC≈0.70) to excellent(>0.90), with biomarker and imaging-enhanced models often outperforming traditional ones. Model calibration was inconsistently reported, and fewer than half underwent external validation. Conclusion: 78 models had been identified prior to 2020, we found 68 models since. This reflects growing interest in personalized LC screening. While many demonstrate strong discrimination, inconsistent calibration and limited external validation hinder clinical adoption. Future efforts should prioritize improving existing models rather than developing new ones, transparent evaluation, cost-effectiveness analysis, and real-world implementation.
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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 | 0,013 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,001 |
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 ».