P065 <break /> Virtual multidisciplinary discussion: Feasibility and diagnostic concordance with face-to-face multidisciplinary discussion
Notice bibliographique
Résumé
Background: Multidisciplinary discussion (MDD) is considered the gold standard for ILD diagnosis, however, centers where MDD is performed are limited. A virtual MDD (vMDD) meeting provides an attractive alternative to center-based MDD. Aim: To describe a vMDD model and determine if vMDD is feasible and achieves similar diagnoses to MDD. Methods: Cases with established MDD diagnoses were randomly selected from a longitudinal database. Chart review was performed using a standardized form to extract clinical data, and HRCT scans and surgical lung biopsy images were digitized. A vMDD meeting was held involving two pulmonologists, one radiologist and one pathologist, all with expertise in ILD. Data were viewed synchronously so as to mimic a face-to-face MDD. The vMDD diagnosis and diagnostic level of confidence was recorded and compared to the face-to-face MDD diagnosis. Results: 21 cases were reviewed. Diagnostic agreement between vMDD and MDD was 61.9% (13/21). Concordant diagnoses were IPF (8), hypersensitivity pneumonitis (3), and unclassifiable (2). Discordant diagnosis occurred in 8 cases (TABLE); the majority were rated as low or medium confidence diagnoses by the expert panel. Diagnostic agreement for IPF was good (kappa = 0.71).
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».