Radiographic features in investigated for Pneumocystis jirovecii pneumonia: a nested case-control study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Pneumocystis jirovecii pneumonia (PJP) can be challenging to diagnose, often requiring bronchoscopy. Since most patients suspected of PJP undergo imaging, we hypothesized that the findings of these studies could help estimate the probability of disease prior to invasive testing. METHODS: We created a cohort of patients who underwent bronchoscopy specifically to diagnose PJP and conducted a nested case-control study to compare the radiographic features between patients with (n = 72) and without (n = 288) pathologically proven PJP. We used multivariable logistic regression to identify radiographic features independently associated with PJP. RESULTS: Chest x-ray findings poorly predicted the diagnosis of PJP. However, multivariable analysis of CT scan findings found that "increased interstitial markings" (OR 4.3; 95%CI 2.2-8.2), "ground glass opacities" (OR 3.3; 95%CI 1.2-9.1) and the radiologist's impression of PJP being "possible" (OR 2.0; 95%CI 1.0-4.1) or "likely" (OR 9.3; 95%CI 3.4-25.3) were independently associated with the final diagnosis (c-statistic 0.75). CONCLUSIONS: Where there is clinical suspicion of PJP, the use of CT scan can help determine the probability of PJP. Identifying patients at low risk of PJP may enable better use of non-invasive testing to avoid bronchoscopy while higher probability patients could be prioritized.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».