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Enregistrement W2883372780 · doi:10.1097/mcp.0000000000000509

Unclassifiable interstitial lung disease

2018· review· en· W2883372780 sur OpenAlexaff
Sabina A. Guler, Christopher J. Ryerson

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Pulmonary Medicine · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInterstitial Lung Diseases and Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterstitial lung diseaseIdiopathic pulmonary fibrosisIntensive care medicinePulmonary fibrosisDiseaseInternal medicineLungPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Accurate diagnosis of interstitial lung diseases (ILDs) can be challenging, and a substantial percentage of ILD patients remain unclassifiable even after thorough assessment by an experienced multidisciplinary team. In this review, we summarize the recent literature on the definition, prevalence, diagnosis, treatment, and prognosis of unclassifiable ILD, and also discuss important current issues and provide future perspectives on the classification of ILD. RECENT FINDINGS: Approximately 12% of patients with ILD are considered unclassifiable, with large variability across previous studies that is in part secondary to inconsistent definitions of unclassifiable ILD and other ILD subtypes. A recent International Working Group suggested that unclassifiable ILD should be defined by the absence of a leading diagnosis that is considered more likely than not after multidisciplinary discussion of all available information. Clinical features and outcomes of unclassifiable ILD are intermediate between idiopathic pulmonary fibrosis and nonidiopathic pulmonary fibrosis ILD cohorts, and choices for pharmacotherapy should be considered on a case-by-case basis. SUMMARY: Recent studies have provided additional data on the clinical features and prognosis of unclassifiable ILD, but also highlight the many uncertainties that still exist in ILD diagnosis and classification. New tools are needed to more accurately characterize patients with unclassifiable ILD.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,596
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,115
Tête enseignante GPT0,424
Écart entre enseignants0,309 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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