High-Resolution Computed Tomography (HRCT) Reflects Disease Progression in Patients with Idiopathic Pulmonary Fibrosis (IPF): Relationship with Lung Pathology
Notice bibliographique
Résumé
High-Resolution Computed Tomography (HRCT) plays a central role in diagnosing Idiopathic Pulmonary Fibrosis (IPF) while its role in monitoring disease progression is not clearly defined. Given the variable clinical course of the disease, we evaluated whether HRCT abnormalities predict disease behavior and correlate with functional decline in untreated IPF patients. Forty-nine patients (with HRCT₁) were functionally categorized as rapid or slow progressors. Twenty-one had a second HRCT₂. Thirteen patients underwent lung transplantation and pathology was quantified. HRCT Alveolar (AS) and Interstitial Scores (IS) were assessed and correlated with Forced Vital Capacity (FVC) decline between HRCT₁ and HRCT₂. At baseline, AS was greater in rapids than in slows, while IS was similar in the two groups. In the 21 subjects with HRCT₂, IS increased over time in both slows and rapids, while AS increased only in rapids. The IS change from HRCT₁ to HRCT₂ normalized per month correlated with FVC decline/month in the whole population, but the change in AS did not. In the 13 patients with pathology, the number of total lymphocytes was higher in rapids than in slows and correlated with AS. Quantitative estimation of HRCTs AS and IS reflects the distinct clinical and pathological behavior of slow and rapid decliners. Furthermore, AS, which reflects the immune/inflammatory infiltrate in lung tissue, could be a useful tool to differentiate rapid from slow progressors at presentation.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 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 ».