Diagnostic Accuracy of Chest Computed Tomography Scans for Suspected Patients With COVID-19: Receiver Operating Characteristic Curve Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Computed tomography (CT) scans are increasingly available in clinical care globally. They enable a rapid and detailed assessment of tissue and organ involvement in disease processes that are relevant to diagnosis and management, particularly in the context of the COVID-19 pandemic. OBJECTIVE: The aim of this paper is to identify differences in the CT scan findings of patients who were COVID-19 positive (confirmed via nucleic acid testing) to patients who were confirmed COVID-19 negative. METHODS: A retrospective cohort study was proposed to compare patient clinical characteristics and CT scan findings in suspected COVID-19 cases. A multivariable logistic model with LASSO (least absolute shrinkage and selection operator) selection for variables was used to identify the good predictors from all available predictors. The area under the curve (AUC) with 95% CI was calculated for each of the selected predictors and the combined selected key predictors based on receiver operating characteristic curve analysis. RESULTS: A total of 94 (56%) patients were confirmed positive for COVID-19 from the suspected 167 patients. We found that elderly people were more likely to be infected with COVID-19. Among the 94 confirmed positive patients, 2 (2%) patients were admitted to an intensive care unit. No patients died during the study period. We found that the presence, distribution, and location of CT lesions were associated with the presence of COVID-19. White blood cell count, cough, and a travel history to Wuhan were also the top predictors for COVID-19. The overall AUC of these selected predictors is 0.97 (95% CI 0.93-1.00). CONCLUSIONS: Taken together with nucleic acid testing, we found that CT scans can allow for the rapid diagnosis of COVID-19. This study suggests that chest CT scans should be more broadly adopted along with nucleic acid testing in the initial assessment of suspected COVID-19 cases, especially for patients with nonspecific symptoms.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».