The Role of Follow-up Evaluation in the Diagnostic Algorithm of Idiopathic Interstitial Pneumonia: A Retrospective Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We aimed to evaluate the alteration of diagnosis of individual expert and multidisciplinary discussion (MDD) team in the longitudinal diagnostic assessment of idiopathic interstitial pneumonia (IIP). The retrospective analysis included 56 patients diagnosed as IIP by The First Affiliated Hospital of Guangzhou Medical University with follow-up visits during Jan 1st to Aug 31st 2014. Each expert was provided information in a sequential manner and was asked to assign an individual diagnosis and an MDD diagnosis after group discussion. The level of agreement among individual experts and between different visits was calculated by kappa and the agreement between individual specialist and MDD team with different consensus levels was measured by weighted-kappa coefficients. Follow-up data changed the original clinical diagnosis and MDD diagnosis in 24.1% and 10.7% of all cases, respectively, and clinician and MDD consensus level in 55.4% and 25.0%, respectively. The diagnostic performance of individual clinicians or radiologist was closer to that of the MDD compared with the pathologist, and follow-up further increased the agreement. The longitudinal evaluation of patients with IIP improved the inter-observer agreement in a multidisciplinary team. The performance of individual clinicians or radiologist was approaching the accuracy of multidisciplinary team when provided with follow-up data.
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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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».