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Record W3212444597 · doi:10.46747/cfp.6711823

ABC du dépistage du cancer du poumon

2021· article· fr· W3212444597 on OpenAlexvenueaboutno aff
Anna N. Wilkinson, Stephen Lam

Bibliographic record

VenueCanadian Family Physician · 2021
Typearticle
Languagefr
FieldMedicine
TopicLung Cancer Diagnosis and Treatment
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsMedicineGynecologyHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

OBJECTIF: Examiner les nouvelles données probantes rapportées depuis la publication, en 2016, des recommandations du Groupe d’étude canadien sur les soins de santé préventifs et résumer les facettes clés du dépistage du cancer du poumon afin de mieux équiper les médecins de première ligne avant la mise en œuvre généralisée des recommandations. QUALITÉ DES DONNÉES: Depuis 2016, une vaste nouvelle étude randomisée et contrôlée, de même que la mise à jour de 4 autres études ont été publiées. Une recherche d’études publiées entre le 1(er) janvier 2004 et le 31 décembre 2020 a été effectuée dans PubMed à l’aide des mots-clés anglais lung cancer screening eligibility, lung cancer screening criteria et lung cancer screening guidelines. On a tenu compte de toute l’information trouvée dans les articles revus par les pairs, les listes de références, les manuels et les sites Web. MESSAGE PRINCIPAL: Le cancer du poumon diagnostiqué au stade 4 a un taux de survie à 5 ans d’à peine 5 %, et son impact est disproportionné dans les populations à faible statut socio-économique, rurales et autochtones. En déstadifiant, c’est-à-dire en diagnostiquant le cancer du poumon à un stade plus précoce et plus facilement traitable, le dépistage du cancer du poumon réduit la mortalité, le nombre de sujets à soumettre au dépistage étant de 250 pour prévenir 1 décès. Nous examinons les aspects pratiques du dépistage du cancer du poumon, y compris les critères de dépistage, le dépistage approprié par tomodensitométrie à faible dose et la prise en charge des trouvailles. On parle des préjudices liés au dépistage, comme le surdiagnostic et les trouvailles fortuites, afin de permettre aux médecins de première ligne de bien conseiller leurs patients devant l’adoption de nouveaux programmes de dépistage du cancer du poumon. CONCLUSION: Le dépistage du cancer du poumon, qui met l’accent sur l’abandon du tabac, est un excellent ajout à la boîte à outils de prévention du médecin de première ligne. La mise en œuvre de programmes formels et de programmes pilotes de dépistage du cancer du poumon partout au Canada signifie que les médecins de première ligne devront de plus en plus conseiller à leurs patients d’accepter le dépistage du cancer du poumon.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Not applicable · Consensus signal: Not applicable
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: none
Teacher disagreement score0.536
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.000
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.014
GPT teacher head0.249
Teacher spread0.235 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designNot applicable
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations2
Published2021
Admission routes2
Has abstractyes

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