Unclassifiable interstitial lung disease
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».