Development and Validation of Diffuse Idiopathic Pulmonary Neuroendocrine Hyperplasia Diagnostic Criteria
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Diffuse idiopathic pulmonary neuroendocrine hyperplasia (DIPNECH) is a rare condition that is likely underdiagnosed owing to the lack of established and validated diagnostic criteria. These clinical guidelines are empirical and created on the basis of a limited number of studies. This study was designed to validate the existing criteria and to identify new clinical parameters that can accurately diagnose DIPNECH. METHODS: Patients with DIPNECH were identified from a cohort that underwent surgical lung resection for pulmonary carcinoids. The study cohort included a total of 105 consecutive cases with neuroendocrine lesions. Initial diagnostic predictors of DIPNECH were selected from the literature. We employed univariate and multivariate models to evaluate the association of clinical, pathologic, radiologic variables with the likelihood of DIPNECH. RESULTS: < 0.05). After adjustment for sampling variations, the ratio of the total number of PNELs to the number of bronchioles was found to be considerably higher in DIPNECH category. Multivariate analysis identified the total number of PNELs and multiple pulmonary nodules (>10) as independent predictors of DIPNECH. The performance of our criteria revealed an accuracy of 76% in detecting DIPNECH cases. CONCLUSIONS: We proposed a set of diagnostic criteria for DIPNECH on the basis of an expert-panel approach integrating pathological features, radiology, and clinical data. Our findings will help identify DIPNECH patients, without a pathological confirmation of a neuroendocrine lesion. Before the implementation of these criteria in clinical practice, they require further validation in multi-institutional cohorts.
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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 | 0,002 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle