Chronic obstructive pulmonary disease prevalence and prediction in a high-risk lung cancer screening population
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is an underdiagnosed condition sharing risk factors with lung cancer. Lung cancer screening may provide an opportunity to improve COPD diagnosis. Using Pan-Canadian Early Detection of Lung Cancer (PanCan) study data, the present study sought to determine the following: 1) What is the prevalence of COPD in a lung cancer screening population? 2) Can a model based on clinical and screening low-dose CT scan data predict the likelihood of COPD? Methods The single arm PanCan study recruited current or former smokers age 50–75 who had a calculated risk of lung cancer of at least 2% over 6 years. A baseline health questionnaire, spirometry, and low-dose CT scan were performed. CT scans were assessed by a radiologist for extent and distribution of emphysema. With spirometry as the gold standard, logistic regression was used to assess factors associated with COPD. Results Among 2514 recruited subjects, 1136 (45.2%) met spirometry criteria for COPD, including 833 of 1987 (41.9%) of those with no prior diagnosis, 53.8% of whom had moderate or worse disease. In a multivariate model, age, current smoking status, number of pack-years, presence of dyspnea, wheeze, participation in a high-risk occupation, and emphysema extent on LDCT were all statistically associated with COPD, while the overall model had poor discrimination (c-statistic = 0.627 (95% CI of 0.607 to 0.650). The lowest and the highest risk decile in the model predicted COPD risk of 27.4 and 65.3%. Conclusions COPD had a high prevalence in a lung cancer screening population. While a risk model had poor discrimination, all deciles of risk had a high prevalence of COPD, and spirometry could be considered as an additional test in lung cancer screening programs. Trial registration (Clinical Trial Registration: ClinicalTrials.gov, number NCT00751660 , registered September 12, 2008)
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».