Diagnosing pediatric pneumonia under low-resource conditions: The predictive value and reporting reproducibility of chest x-rays
Notice bibliographique
Résumé
Background: To meet child mortality targets, it is necessary to improve diagnosis and management of pneumonia. Although CXRs are used as a reference gold standard, their predictive value and reporting reproducibility have never been studied under low-resource conditions. Methods: As part of a larger study of pneumonia in India, we enrolled 502 children below 5 yrs, who met WHO criteria for pneumonia. Patients underwent a detailed examination, saturation and CXR. We selected a sub-group of 133 who had digitized radiographs. ER physician and consultant interpreted films as: normal, minor or major patches, hyperinflation, lobar change, pleural effusion. All children were reviewed 4 days later by a pediatrician and given one of four clinical diagnoses: pneumonia, wheezy disease, mixed and non-respiratory. Films were later reviewed by 2 consultant radiologists. Results: The 10% of X rays showing pleural effusions had good reporter agreement and reliably predicted pneumonia and disease severity. For all other CXR findings (90%), there was no correlation between X ray category and clinical diagnosis, or with disease severity (defined by hospital admission). There was also poor agreement between X ray interpretations made by ER physician, pediatrician and radiologist (all kappa <0.4). Conclusions: With the exception of pleural effusions, CXR findings, interpreted by a radiologist, had no power to predict clinical diagnosis, made by a pediatrician or disease severity. Clinical value of CXRs was further reduced by poor inter-observer agreement. When studying tachypneic children under low-resource conditions, CXRs have less clinical value than is commonly assumed.
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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 | 0,019 | 0,097 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».