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Enregistrement W3094350134 · doi:10.1016/s2589-7500(20)30221-1

Chest x-ray analysis with deep learning-based software as a triage test for pulmonary tuberculosis: a prospective study of diagnostic accuracy for culture-confirmed disease

2020· article· en· W3094350134 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Digital Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaMcGill UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineTriageTuberculosisLogistic regressionPulmonary tuberculosisRadiological weaponInternal medicineReceiver operating characteristicProspective cohort studyDiseaseRadiologyEmergency medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Deep learning-based radiological image analysis could facilitate use of chest x-rays as triage tests for pulmonary tuberculosis in resource-limited settings. We sought to determine whether commercially available chest x-ray analysis software meet WHO recommendations for minimal sensitivity and specificity as pulmonary tuberculosis triage tests. METHODS: We recruited symptomatic adults at the Indus Hospital, Karachi, Pakistan. We compared two software, qXR version 2.0 (qXRv2) and CAD4TB version 6.0 (CAD4TBv6), with a reference of mycobacterial culture of two sputa. We assessed qXRv2 using its manufacturer prespecified threshold score for chest x-ray classification as tuberculosis present versus not present. For CAD4TBv6, we used a data-derived threshold, because it does not have a prespecified one. We tested for non-inferiority to preset WHO recommendations (0·90 for sensitivity, 0·70 for specificity) using a non-inferiority limit of 0·05. We identified factors associated with accuracy by stratification and logistic regression. FINDINGS: We included 2198 (92·7%) of 2370 enrolled participants. 2187 (99·5%) of 2198 were HIV-negative, and 272 (12·4%) had culture-confirmed pulmonary tuberculosis. For both software, accuracy was non-inferior to WHO-recommended minimum values (qXRv2 sensitivity 0·93 [95% CI 0·89-0·95], non-inferiority p=0·0002; CAD4TBv6 sensitivity 0·93 [0·90-0·96], p<0·0001; qXRv2 specificity 0·75 [0·73-0·77], p<0·0001; CAD4TBv6 specificity 0·69 [0·67-0·71], p=0·0003). Sensitivity was lower in smear-negative pulmonary tuberculosis for both software, and in women for CAD4TBv6. Specificity was lower in men and in those with previous tuberculosis, and reduced with increasing age and decreasing body mass index. Smoking and diabetes did not affect accuracy. INTERPRETATION: In an HIV-negative population, these software met WHO-recommended minimal accuracy for pulmonary tuberculosis triage tests. Sensitivity will be lower when smear-negative pulmonary tuberculosis is more prevalent. FUNDING: Canadian Institutes of Health Research.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,963

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,315 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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