Through the Looking Glass and What Was Found There: Imaging Biomarkers of Chronic Obstructive Pulmonary Disease
Notice bibliographique
Résumé
Through the Looking-Glass and What Alice Found There (1) describes adventures in a new and alternative world that Alice discovered after stepping through to the other side of a mirror. Importantly, one of this enduring novel’s underlying themes is the presence of inverse reflections and the notion that in the looking-glass world, one’s basic assumptions can be reversed. In a similar manner, in this issue of the Journal, Bodduluri and colleagues (pp. 1404–1410) present a new “through the looking-glass” way of evaluating normal lung regions that, surprisingly, reveals gas trapping not detected using the typical X-ray computed tomography (CT) density thresholds (2). Like the looking-glass adventures, this approach is intuitive and stimulating, and these findings are both clinically relevant and revelatory. Notably, their findings add to the substantial body of work that stems from the Genetic Epidemiology of COPD (COPDGene) study (3), which has improved our understanding of chronic obstructive pulmonary disease (COPD) and provided novel biomarkers of COPD using high-resolution CT. Although COPDGene was designed to identify genetic factors associated with COPD, reports of CT imaging biomarkers as objective measures of disease have dominated, in that nearly half of all COPDGene publications describe CT findings (using PubMed “COPDGene” and “COPDGene and CT”).
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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 | 0,005 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».