Patient gender bias on the diagnosis of idiopathic pulmonary fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patient sex has clinical and prognostic implications in idiopathic pulmonary fibrosis (IPF). It is not known if sex-related and gender-related discrepancies exist when establishing a diagnosis of IPF. The aim was to determine how patient gender influences the diagnosis of IPF and the physician's diagnostic confidence. METHODS: This study was performed using clinical cases compiled from a single centre, then scored by respiratory physicians for a prior study. Using clinical information, physicians were asked to provide up to five diagnoses, together with their diagnostic confidence. Logistic regression was used to assess the odds of receiving a diagnosis of IPF based on patient gender. Prognostic discrimination between IPF and non-IPF was used to assess diagnostic accuracy with Cox proportional hazards modelling. RESULTS: Sixty cases were scored by 404 physicians. IPF was diagnosed more frequently in men compared with women (37.8% vs 10.6%; p<0.0001), and with greater mean diagnostic confidence (p<0.001). The odds of a male patient receiving an IPF diagnosis was greater than that of female patients, after adjusting for confounders (OR=3.05, 95% CI: 2.81 to 3.31), especially if the scan was not definite for the usual interstitial pneumonia pattern. Mortality was higher in women (HR=2.21, 95% CI: 2.02 to 2.41) than in men with an IPF diagnosis (HR=1.26, 95% CI: 1.20 to 1.33), suggesting that men were more often misclassified as having IPF. CONCLUSION: Patient gender influences diagnosis of IPF: women may be underdiagnosed and men overdiagnosed with IPF.
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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 | 0,012 | 0,071 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».