Pulmonary Functional Imaging: Part 2—State-of-the-Art Clinical Applications and Opportunities for Improved Patient Care
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
Pulmonary functional imaging may be defined as the regional quantification of lung function by using primarily CT, MRI, and nuclear medicine techniques. The distribution of pulmonary physiologic parameters, including ventilation, perfusion, gas exchange, and biomechanics, can be noninvasively mapped and measured throughout the lungs. This information is not accessible by using conventional pulmonary function tests, which measure total lung function without viewing the regional distribution. The latter is important because of the heterogeneous distribution of virtually all lung disorders. Moreover, techniques such as hyperpolarized xenon 129 and helium 3 MRI can probe lung physiologic structure and microstructure at the level of the alveolar-air and alveolar-red blood cell interface, which is well beyond the spatial resolution of other clinical methods. The opportunities, challenges, and current stage of clinical deployment of pulmonary functional imaging are reviewed, including applications to chronic obstructive pulmonary disease, asthma, interstitial lung disease, pulmonary embolism, and pulmonary hypertension. Among the challenges to the deployment of pulmonary functional imaging in routine clinical practice are the need for further validation, establishment of normal values, standardization of imaging acquisition and analysis, and evidence of patient outcomes benefit. When these challenges are addressed, it is anticipated that pulmonary functional imaging will have an expanding role in the evaluation and management of patients with lung disease.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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