Role of imaging in the diagnosis of diffuse and interstitial lung diseases
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: This review aims to provide a literature update focused on the role of imaging in the diagnosis, prognosis and quantification of interstitial lung diseases (ILDs). Special emphasis is given in the management of atypical cases and in the multidisciplinary team approach in reaching the diagnosis of the various ILDs. RECENT FINDINGS: Accumulated knowledge on imaging has increased the accuracy of differential diagnosis in atypical cases, in overlap of findings and in secondary as opposed to idiopathic ILDs. There is increasing awareness about interstitial lung abnormalities in smokers' lungs from lung cancer screening and indirect evidence of linkage of fibrosis and smoking. Improvement in radiologic-pathologic correlation reveals less typical high-resolution computed tomography patterns to be predictive of pulmonary fibrosis. Major diagnostic criteria such as honeycombing may be hampered by the coexistence of emphysema. High-resolution computed tomography may predict clinical outcome and survival of patients in ILDs and is a decision maker in the multidisciplinary approach of diagnosis. SUMMARY: High-resolution computed tomography plays a crucial role in the diagnosis, prognosis, quantification and monitoring of ILDs. It provides a definite noninvasive diagnosis in typical findings and helps in reaching the most accurate diagnosis in a multidisciplinary discussion in equivocal cases.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| 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) | 0,003 | 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 ».