Clinical Predictors of a Diagnosis of Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) and other idiopathic interstitial pneumonias (IIPs) have similar clinical and radiographic features, but their histopathology, response to therapy, and natural history differ. A surgical lung biopsy is often required to distinguish between these entities. OBJECTIVES: We sought to determine if clinical variables could predict a histopathologic diagnosis of IPF in patients without honeycomb change on high-resolution computed tomography (HRCT). METHODS: Data from 97 patients with biopsy-proven IPF and 38 patients with other IIPs were examined. Logistic regression models were built to identify the clinical variables that predict histopathologic diagnosis of IPF. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Increasing age and average total HRCT interstitial score on HRCT scan of the chest may predict a biopsy confirmation of IPF. Sex, pulmonary function, presence of desaturation, or distance walked during a 6-minute walk test did not help discriminate pulmonary fibrosis from other IIPs. CONCLUSIONS: Clinical data may be used to predict a diagnosis of IPF over other IIPs. Validation of these data with a prospective study is needed.
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».