Clinical diagnosis of acute bacterial rhinosinusitis, typical of experts
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Clinical diagnosis of acute bacterial sinusitis (ABS) is a concern when a patient presents with nasal discharge of recent onset together with facial pain or pressure. Given this presentation, the doctor would benefit from having access to software that specifies, first, what diagnostic indicators experts typically use in that diagnosis and then, upon entry of those facts, what experts' typical probability of ABS is in such a case. METHODS: We specified a set of 23 hypothetical presentations of this type by patients 20-75 years of age, involving a comprehensive set of clinical-diagnostic indicators. Members of an international expert panel independently set the probability of ABS in each of these cases. A logistic function of the diagnostic indicators was fitted to the medians of the probabilities. RESULTS: The fitting led to an expression of the experts' median probability of ABS as a joint function of the duration of the patient's facial pain/pressure, and indicators of the location(s) of this; indicators of exacerbation of the pain/pressure on bending forward, nasal obstruction, maxillary and/or frontal tenderness, pus from middle meatus, purulent postnasal drip, and fever; and indicators of recent upper respiratory tract infection, nasal polyposis and status post sinus surgery. This probability function is accessible at http://www.evimed.ch/ABS. INTERPRETATION: That probability function, made readily accessible, provides for expertly probability setting in clinical diagnosis of ABS, relevant for decisions about further diagnostics or treatment without further tests.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».