Computed Tomography Findings in Pathological Usual Interstitial Pneumonia
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Patients with a clinicopathological diagnosis of idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) may have typical findings of usual interstitial pneumonia (UIP) on computed tomography (CT) or nonspecific or atypical findings, including those often seen in nonspecific interstitial pneumonia. OBJECTIVES: The aims of this study were to revisit the high-resolution CT findings of IPF and to clarify the correlation between the CT findings and mortality. METHODS: The study included 98 patients with a histologic diagnosis of UIP and a clinical diagnosis of IPF. Two observers evaluated the CT findings independently and classified each case into one of the following three categories: (1) definite UIP, (2) consistent with UIP, or (3) suggestive of alternative diagnosis. The correlation between the CT categories and mortality was evaluated using the Kaplan-Meier method and the log-rank test, as well as Cox proportional hazards regression models. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Thirty-three of the 98 CT scans were classified as definite UIP, 36 as consistent with UIP, 29 as suggestive of an alternative diagnosis. The mean survival was 45.7, 57.9, and 76.9 months, respectively. There was no significant difference in survival among the three categories (all P > 0.05). Traction bronchiectasis and fibrosis scores were significant predictors of outcome (hazard ratios: 1.30 and 1.10, respectively; 95% confidence intervals: 1.18-14.2 and 1.03-1.19, respectively). CONCLUSIONS: In patients with IPF and UIP pattern on the biopsy, the pattern of abnormality on thin-section CT, whether characteristic of UIP or suggestive of alternative diagnosis, does not influence prognosis. Prognosis is influenced by traction bronchiectasis and fibrosis scores.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».