Is HRCT the best way to diagnose idiopathic interstitial fibrosis?
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: High-resolution computed tomography (HRCT) has been the major advance in the diagnosis of idiopathic interstitial pneumonias in the last two decades. In diffuse lung diseases, HRCT now has a central role in routine diagnostic evaluation, and a major impact on the utility of other diagnostic tests, especially bronchoalveolar lavage and surgical lung biopsy. RECENT FINDINGS: Numerous published studies have evaluated the accuracy of HRCT. The clinical information was not always utilized to generate a noninvasive diagnosis, however. Despite failure to identify idiopathic pulmonary fibrosis on HRCT in a significant minority of cases, given compatible clinical data, characteristic HRCT appearances justify noninvasive diagnosis in most patients. The limitations of the published studies highlight importance of integrating HRCT data with baseline clinical information and, in selected cases, histopathologic findings. SUMMARY: When HRCT and clinical findings are both typical of an individual diffuse lung disease, i.e. 'pathognomonic', it is generally appropriate to institute management based on a confident noninvasive diagnosis. When clinical and HRCT data are divergent, or when HRCT features are 'indeterminate', however, histologic evaluation continues to play an essential role. Integration of histology with radiologic and clinical data is the best way to formulate the final diagnosis in these cases.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,004 |
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 ».