Should Chest X-ray Be Used in Diagnosing COVID-19?
Notice bibliographique
Résumé
While chest x-ray is readily available and may precede RT-PCR test, chest x-ray has low sensitivity early in the COVID-19 disease and shows non-specific lung abnormalities in COVID-19 patients. 
 
 Chest x-ray is part of the initial diagnostic tool used on COVID-19 patients in some hospitals as it yields fast results compared with reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR).
 
 
 Chest Computed Tomography (CT) has been reported to be more sensitive than chest x-ray in determining the presence of COVID-19.
 
 
 Chest x-ray findings in confirmed COVID-19 patients show:
 
 Normal lung findings early in the illness and in mildly symptomatic patients
 Typical ground-glass opacities and consolidation in the lung periphery
 Lung abnormalities are non-specific and may likewise be present in other infections and coronavirus-types of pneumonia
 
 The American College of Radiology (ACR), Center for Disease Control and Prevention (CDC), Canadian Association of Radiologists (CAR), Canadian Society of Thoracic Radiology (CSTR), and British Society of Thoracic Imaging do not recommend the use of chest x-ray to diagnose COVID-19. The Fleisher Society, composed of radiologists and pulmonologists in ten countries, does not recommend a chest x-ray for patients suspected of mild COVID-19. A chest x-ray is recommended for patients with moderate to severe COVID-19 needing immediate triage and patients at high risk for disease progression. Despite presence of chest x-ray findings suggesting COVID-19, RT-PCR test remains the standard diagnostic procedure.
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.
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 | 0,001 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».