Fine crackles on chest auscultation in the early diagnosis of idiopathic pulmonary fibrosis: a prospective cohort study
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
INTRODUCTION: Idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) is an interstitial lung disease (ILD) with a poor prognosis. Early diagnosis and treatment of IPF may increase lifespan and preserve quality of life. Chest CT is the best test to diagnose IPF, but it is expensive and impractical as a screening test. Fine crackles on chest auscultation may be the only best to screen for IPF. METHODS: We prospectively assessed the presence and type of crackles on chest auscultation in all patients referred to the ILD Clinic at the Kingston Health Sciences Center in Ontario, Canada. Clinicians with varying levels of experience recorded the presence of fine crackles, coarse crackles or both independently and unaware of the final diagnosis. We applied multinomial logistic regression to adjust for ILD severity and factors that could affect the identification of crackles. RESULTS: We evaluated 290 patients referred to the ILD Clinic. On initial presentation, 93% of patients with IPF and 73% of patients with non-IPF ILD had fine crackles on auscultation. In patients with IPF, fine crackles were more common than cough (86%), dyspnoea (80%), low diffusing capacity (87%), total lung capacity (57%) and forced vital capacity (50%). There was 90% observer agreement in identifying fine crackles at a subsequent visit. In multiple regression analysis, the identification of fine crackles was unaffected by lung function, symptoms, emphysema, chronic obstructive pulmonary disease, obesity or clinician experience (p>0.05). CONCLUSIONS: Fine crackles on chest auscultation are a sensitive and robust screening tool that can lead to early diagnosis and treatment of patients with IPF.
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 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 | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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