Acute exacerbation of idiopathic pulmonary fibrosis: shifting the paradigm
Notice bibliographique
Résumé
The goal of this review is to summarise the clinical features, management, and prognosis of acute exacerbations of idiopathic pulmonary fibrosis (AE-IPF). AE-IPF has previously been defined based on clinical and radiological features that include the subacute onset of dyspnoea, bilateral ground glass changes on chest high-resolution computed tomography, and the absence of an identifiable aetiology. The annual incidence of AE-IPF is typically reported at 5-15%, but is less common in mild disease. Features of diffuse alveolar damage are present when a biopsy is performed. Idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) patients with acute respiratory worsening are often initially treated with high dose corticosteroids and antimicrobials; however, there are no clear data to support these therapies, and the short-term mortality of AE-IPF is ~50%. Recent studies have shown that the features and prognosis of AE-IPF are similar to other causes of acute respiratory worsening, including infection, aspiration, air pollution and mechanical injury to the alveolar epithelium. Based on this emerging evidence, we propose a novel approach to the classification of acute respiratory worsening events in patients with IPF that focuses on clinical and radiological findings consistent with an underlying pathobiology of diffuse alveolar damage.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».