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Enregistrement W1984316511 · doi:10.1177/0194599814541627a307

Sinonasal Outcomes Test‐22 as a Tool to Identify Chronic Rhinosinusitis among Adults with Cystic Fibrosis

2014· article· en· W1984316511 sur OpenAlexaboutno aff
Al‐Rahim Habib, Saad Alsaleh, Jamil Manji, Bradley S. Quon, Jane A. Buxton, Amin R. Javer

Notice bibliographique

RevueOtolaryngology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSinusitis and nasal conditions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCystic fibrosisChronic rhinosinusitisInternal medicineConfidence intervalReferralQuality of life (healthcare)Pediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: (1) Investigate the ability of a sinus‐specific health‐related quality of life questionnaire (HRQoL) to distinguish clinically significant chronic rhinosinusitis (CRS) among adults with cystic fibrosis (CF). (2) Determine an appropriate cutoff score on the Sinonasal Outcomes Test‐22 (SNOT‐22) with sufficient test sensitivity and specificity, to assist caregivers in identifying adults with CF who may warrant specialist referral and treatment. Methods: Participants were enrolled at an adult‐specific CF clinic in a tertiary academic hospital in Vancouver, Canada. Subjects completed the SNOT‐22 followed by endoscopic assessment by otolaryngologists. The Canadian Clinical Practice Guidelines for Chronic Rhinosinusitis were used to confirm diagnosis of CRS. Results: To date, 52 of 80 individuals with a confirmed diagnosis of CF have participated in this study. Thirty‐nine (75.0%) individuals were identified with CRS, 12 (30.8%) of whom presented with nasal polyposis. Aggregate SNOT‐22 scores were significantly higher among individuals with CRS compared to non‐CRS counterparts (39.4 ± 20.0 vs 22.7 ± 8.7, P =. 007, 95% confidence interval [CI] for mean difference: 4.7, 28.7). A SNOT‐22 score >26 was found to have a test sensitivity of 74.4% and specificity of 66.7% for diagnosis of CRS (AUC = 0.77, P <. 01). Using SNOT‐22 scores related to rhinological symptoms increased the likelihood ratio of a positive test when compared to aggregate scores (8.3 vs 2.2, respectively). Conclusions: The SNOT‐22 significantly discriminates between CF adults with and CF adults without CRS. Using rhinological symptom scores increases the likelihood of detecting true CRS cases. The use of this questionnaire may assist specialists in identifying individuals who have clinically significant CRS, warranting specialist referral and treatment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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