Evaluation of the Japanese Respiratory Society guidelines for the identification of <i>Mycoplasma pneumoniae</i> pneumonia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Community-acquired pneumonia (CAP) is a leading cause of morbidity and mortality worldwide. Mycoplasma pneumoniae is one of the major causative pathogens of CAP. Early diagnosis of M. pneumoniae pneumonia is crucial for initiating appropriate antibiotic therapy. The aim of this study was to determine whether the Japanese Respiratory Society (JRS) guidelines on CAP are effective for diagnosing M. pneumoniae pneumonia. METHODS: Between August 2008 and July 2009, adult outpatients with CAP were consecutively enrolled. The aetiology of CAP was determined by culture and real-time polymerase chain reaction (PCR) methods to detect M. pneumoniae, urine antigen tests to detect Streptococcus pneumoniae and Legionella pneumoniae, blood and sputum culture for bacteria and real-time PCR for eight common respiratory viruses. The predictive value of the JRS guidelines for differentiating M. pneumoniae pneumonia from typical bacterial and viral pneumonias was determined. RESULTS: Data from 215 adult CAP outpatients was analyzed. An aetiological diagnosis was made for 105 patients (48.8%), including 62 patients with M. pneumoniae pneumonia, 17 patients with typical bacterial pneumonia and 23 patients with viral pneumonia. According to the JRS criteria for differential diagnosis of atypical pneumonia, 55 of 62 patients were correctly diagnosed with M. pneumoniae pneumonia (sensitivity 88.7%), and 31 of 40 patients with bacterial and viral pneumonia were correctly excluded (specificity 77.5%). CONCLUSIONS: The JRS guidelines on CAP provide a useful tool for the identification of M. pneumoniae pneumonia cases and differentiating these from cases of typical bacterial or viral pneumonia.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».