prognoza · 50 rozmówców · 17 września 2026
Czy Polska powinna wprowadzić powszechne badania przesiewowe w kierunku raka płuc?
Udostępnij badanie
Grafika z pytaniem, wynikiem i kodem QR do pełnego raportu.
Opisy na LinkedIn, X i Facebooka, złożone z liczb tego badania.
Odpowiedź panelu
Dla tego badania nie zapisano osobnej odpowiedzi na pytanie główne. Poniżej wyniki poszczególnych pytań, z których panel ją składał.
W pigułce
- Wydolność infrastruktury i kadr NFZ: 100% rozmówców odpowiada „nie”
- 100% rozmówców wskazuje „Tylko wieloletni palacze o wysokiej paczkolatowości (grupa podwyższonego ryzyka)”
- Skuteczność NDTK w redukcji śmiertelności: 4 na 5, bliżej „bardzo silny wpływ”
Skąd ta odpowiedź
Zadaliśmy panelowi 6 pytań. Oto one, razem z wynikami.
Pytania pomocnicze po kolei
Pytanie 1 z 6
Wydolność infrastruktury i kadr NFZ
Pełna treść: Czy publiczny system ochrony zdrowia w Polsce dysponuje obecnie wystarczającą liczbą radiologów i aparatów TK, aby obsłużyć powszechny program przesiewowy bez wydłużania kolejek diagnostycznych?
100%rozmówców odpowiada „nie”
tak · 0%nie · 100%Realnie między 85% a 100%.
Zgoda panelu:prawie jednomyślność
Pytanie 2 z 6
Kryteria kwalifikacji do badań
Pełna treść: Jaka formuła kwalifikacji do badań przesiewowych byłaby optymalna w polskich realiach?
100%rozmówców wskazuje „Tylko wieloletni palacze o wysokiej paczkolatowości (grupa podwyższonego ryzyka)”
Tylko wieloletni palacze o wysokiej paczkolatowości (grupa podwyższonego ryzyka)100%Nikt nie wskazał: Wszyscy obywatele powyżej 50. roku życia niezależnie od wywiadu palenia; Osoby z grup ryzyka zawodowego i środowiskowego (bez względu na palenie); Brak programu populacyjnego (pozostawienie diagnostyki objawowej).
Pierwsza odpowiedź: realnie między 85% a 100%.
Zgoda panelu:prawie jednomyślność
Pytanie 3 z 6
Skuteczność NDTK w redukcji śmiertelności
Pełna treść: W jakim stopniu dowody kliniczne potwierdzają, że badania niskodawkową tomografią komputerową (NDTK) istotnie obniżają śmiertelność z powodu raka płuca w populacji wysokiego ryzyka?
4/5bliżej „bardzo silny wpływ”
123451 — znikomy wpływ5 — bardzo silny wpływOsiem odpowiedzi na dziesięć między 3 a 4.
Zgoda panelu:szeroka zgoda
Pytanie 4 z 6
Efektywność kosztowa interwencji
Pełna treść: Uszereguj poniższe interwencje w walce z rakiem płuca pod kątem efektywności kosztowej w przeliczeniu na uratowane lata życia.
90%rozmówców stawia na pierwszym miejscu „Podnoszenie akcyzy i restrykcje sprzedaży wyrobów tytoniowych”
1. Podnoszenie akcyzy i restrykcje sprzedaży wyrobów tytoniowych90%średnie miejsce: 1,2 na 42. Przesiewowe badania NDTK u nałogowych palaczy7%średnie miejsce: 2,5 na 43. Powszechne programy leczenia uzależnienia od tytoniu3%średnie miejsce: 2,8 na 44. Szersze finansowanie nowoczesnych terapii celowanych0%średnie miejsce: 3,5 na 4Pierwsze miejsce: realnie między 75% a 100%.
Zgoda panelu:szeroka zgoda
Uwaga: ta odpowiedź zależy głównie od tego, który model AI pytaliśmy.
Pytanie 5 z 6
Odsetek wyników fałszywie dodatnich
Pełna treść: Jaki odsetek wstępnych wyników pozytywnych w badaniach NDTK stanowią w praktyce wyniki fałszywie dodatnie, wymagające dalszej inwazyjnej lub kosztownej diagnostyki?
23,4% wyników pozytywnychtypowa odpowiedź panelu
15% wyników pozytywnych90% wyników pozytywnychOsiem odpowiedzi na dziesięć od 15% wyników pozytywnych do 25% wyników pozytywnych.
Zgoda panelu:szeroka zgoda
Rozmówcy wyraźnie się tu różnią — to podział, a nie wahanie.
Pytanie 6 z 6
Alokacja środków onkologicznych
Pełna treść: Jak powinno się rozdzielić dodatkowe 100 punktów budżetowych na wczesną diagnostykę onkologiczną w Polsce pomiędzy kluczowe obszary?
32 na 100punkty trafiają średnio na „Edukacja zdrowotna i profilaktyka pierwotna”
Edukacja zdrowotna i profilaktyka pierwotna32 punktyProgram wczesnego wykrywania raka płuca (NDTK)32 punktyProgramy przesiewowe raka jelita grubego i piersi22 punktyRozwój i doposażenie pracowni patomorfologii14 punktówZgoda panelu:ostry podział
Rozmówcy wyraźnie się tu różnią — to podział, a nie wahanie.
Uwaga: ta odpowiedź zależy głównie od tego, który model AI pytaliśmy.
Kto odpowiadał
Odpowiadało 50 rozmówców AI. Dobraliśmy ich tak, żeby wiekiem, płcią, wykształceniem i miejscem zamieszkania przypominali dorosłych mieszkańców Polski.
Skład panelu: 50 rozmówców
kobiety 52% · mężczyźni 48%
18–34 lata 22% · 35–54 lata 38% · 55 lat i więcej 40%
miasto 60% · wieś 40%
wyższe 26% · średnie 37% · zasadnicze zawodowe 24% · podstawowe 13%
Dopasowanie do danych GUS nadaje rozmówcom wagi. Cały panel jest wart tyle, co rozmowa z 44 osobami.
Co zmieniło ważenie
Panel ważymy, żeby zgadzał się z danymi GUS. Tu ważenie nie zmieniło odpowiedzi. Z wagami „nie” odpowiada 100% rozmówców, bez wag 100% rozmówców.
Czy grupy odpowiadały inaczej?
Pytanie: Wydolność infrastruktury i kadr NFZ. Liczba mówi, ilu rozmówców w grupie odpowiada „nie”.
Żadna grupa nie odpowiadała wyraźnie inaczej niż reszta panelu.
Liczbę podajemy grupie, która ma co najmniej 15 rozmówców. Piszemy, że grupa odpowiadała inaczej, tylko gdy różnica jest za duża na przypadek. Przy tym panelu to około 40 punktów.
Na ile można temu ufać
To symulacja, nie sondaż
Odpowiadało 50 rozmówców AI dobranych tak, żeby wiekiem, płcią, wykształceniem i miejscem zamieszkania przypominali grupę: Polska — ogół dorosłych.
Liczby mają margines
Przy takiej liczbie rozmówców każdy procent może się realnie różnić o około 15 punktów. Dlatego obok wyników podajemy przedział „realnie między … a …”.
Metodę sprawdziliśmy na prawdziwych wyborach
Na wynikach wyborów do Sejmu z 2023 roku taki panel mylił się średnio o 9,8 punktu procentowego. To miara metody, a nie tego jednego pytania.
Część odpowiedzi zależy od modelu AI
W 2 pytaniach wynik zależał głównie od tego, który model pytaliśmy: „Efektywność kosztowa interwencji”, „Alokacja środków onkologicznych”.