Clinical performance of lung ultrasound in predicting ARDS morphology
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
Abstract Background To assess diagnostic performance of lung ultrasound (LUS) in identifying ARDS morphology (focal vs non-focal), compared with the gold standard computed tomography. Methods Mechanically ventilated ARDS patients undergoing lung computed tomography and ultrasound were enrolled. Twelve fields, were evaluated. LUS score was graded from 0 (normal) to 3 (consolidation) according to B-lines extent. Total and regional LUS score as the sum of the four ventral (LUS V ), intermediate (LUS I ) or dorsal (LUS D ) fields, were calculated. Based on lung CT, ARDS morphology was defined as (1) focal (loss of aeration with lobar distribution); (2) non-focal (widespread loss of aeration or segmental loss of aeration distribution associated with uneven lung attenuation areas), and diagnostic accuracy of LUS in discriminating ARDS morphology was determined by AU-ROC in training and validation set of patients. Results Forty-seven patients with ARDS (25 training set and 22 validation set) were enrolled. LUS TOT , LUS V and LUS I but not LUS D score were significantly lower in focal than in non-focal ARDS morphologies ( p < .01). The AU-ROC curve of LUS TOT , LUS V , LUS I and LUS D for identification of non-focal ARDS morphology were 0.890, 0.958, 0.884 and 0.421, respectively. LUS V value ≥ 3 had the best predictive value (sensitivity = 0.95, specificity = 1.00) in identifying non-focal ARDS morphology. In the validation set, an LUS V score ≥ 3 confirmed to be highly predictive of non-focal ARDS morphology, with a sensitivity and a specificity of 94% and 100%. Conclusions LUS had a valuable performance in distinguishing ARDS morphology.
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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 | 0,000 | 0,039 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle