Bronchoalveolar lavage fluid lymphocytosis in chronic hypersensitivity pneumonitis: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The role of bronchoalveolar lavage fluid (BALF) lymphocyte percentage in diagnosing chronic hypersensitivity pneumonitis (CHP) is unclear. We conducted a systematic review and meta-analysis of bronchoalveolar lavage (BAL) lymphocyte percentage in the diagnosis of CHP. METHODS: We searched Medline, Embase and the Cochrane Library from inception to August 2019. Individual patient data were obtained to test performance characteristics of BAL lymphocyte percentage at different thresholds. Random-effects models were used for pooled estimates, with comparisons made between CHP and non-CHP interstitial lung diseases (ILDs). RESULTS: =95.2%) in sarcoidosis. Results differed between CHP and IPF (p<0.0001), non-IPF IIP (p=0.0309) or CTD-ILD (p=0.0824), but not between CHP and sarcoidosis (p=0.0966). Using individual patient data from eight studies, a lymphocyte percentage threshold of >20% provided a sensitivity of 68.1% and a specificity of 64.8% for CHP. Higher thresholds provided lower sensitivity with higher specificity. Older age and ever having smoked were associated with lower lymphocyte percentage in CHP. CONCLUSIONS: BAL lymphocyte percentage is higher in CHP compared to IPF and other IIPs, with higher thresholds providing improved specificity at the cost of sensitivity. However, the parent studies are at risk of incorporation bias and prospective studies should evaluate the additive discriminate value of BAL lymphocyte percentage to accurately diagnose CHP.
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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 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,031 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».