Clinical Diagnosis of Hypersensitivity Pneumonitis
Notice bibliographique
Résumé
The diagnosis of hypersensitivity pneumonitis (HP) is difficult and often relies on histopathology. Our objective was to identify diagnostic criteria and to develop a clinical prediction rule for this disease. Consecutive patients presenting a condition for which HP was considered in the differential diagnosis underwent a program of simple standardized diagnostic procedures. High-resolution computed tomography scan and bronchoalveolar lavage (BAL) defined the presence or absence of HP. Patients underwent surgical lung biopsy when the computed tomography scan, BAL, and other diagnostic procedures failed to yield a diagnosis. A cohort of 400 patients (116 with HP, 284 control subjects) provided data for the rule derivation. Six significant predictors of HP were identified: (1) exposure to a known offending antigen, (2) positive precipitating antibodies to the offending antigen, (3) recurrent episodes of symptoms, (4) inspiratory crackles on physical examination, (5) symptoms occurring 4 to 8 hours after exposure, (6) and weight loss. The area under the receiver operating characteristic curve was 0.93 (95% confidence interval: 0.90-0.95). The rule retained its accuracy when validated in a separate cohort of 261 patients. The diagnosis of HP can often be made or rejected with confidence, especially in areas of high or low prevalence, respectively, without BAL or biopsy.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».