Using a Simulation Model to Assess the Impact of a Lung Cancer Screening Regimen on Wait Times and Cancer Stage Distribution
Notice bibliographique
Résumé
Lung cancer is the number one cause of cancer related deaths in Ontario and throughout Canada. The 5-year survival rate for those diagnosed with lung cancer in 2020 was approximately 22.2%. Poor screening techniques is the main cause of low survival rates and late detection. Recent advancements in screening for lung cancer have led researchers to look at the benefits of using low-dose CT (LDCT) scanning to screen patients at high risk for lung cancer in order to detect the cancer in its earlier stages. There is strong evidence that using this new method of testing in lung cancer screening can reduce lung cancer related mortality by increasing the chance that the disease is detected in an earlier stage and in turn improving the patient’s chance at life saving treatment. Lung cancer screening requires LDCT resources and, based on the current recommendations, there is a concern that the new demand for imaging may exceed existing capacity of the imaging centers. This research evaluates impact of the Lung Cancer Screening Pilot for People at High Risk on the imaging resources and aims to answer the question: What would be the system performance for different imaging policies assuming a fixed imaging capacity? Administrative data from the Ottawa Hospital (TOH) as well as data from other research projects were used in order to develop and populate a simulation model. The policies that were assessed include: using biannual screening for patients who receive a negative baseline scan, using annual screening for patients with a negative baseline scan with all suspicious patients returning for a follow-up scan in six months, using annual screening for patients with a negative baseline scan with all suspicious patients returning for a follow-up scan in three months, using biannual screening for patients with a negative baseline scan with all suspicious patients returning for a follow-up scan in six months and using biannual screening for patients with a negative baseline scan with all suspicious patients returning for a follow-up scan in three months. These policies were assessed by looking at wait times for patients to be screened. Possible shift between lung cancer stages was also considered. The impact of this study is to look at system performances for different screening policies that could be used assuming a fixed imaging capacity. It represents a first step for further research should the data that is needed become available.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».