Integrating Clinical Probability into the Diagnostic Approach to Idiopathic Pulmonary Fibrosis: An International Working Group Perspective
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background When considering the diagnosis of idiopathic pulmonary fibrosis (IPF), experienced clinicians integrate clinical features that help to differentiate IPF from other fibrosing interstitial lung diseases, thus generating a “pre-test” probability of IPF. The aim of this international working group perspective was to summarize these features using a tabulated approach similar to chest HRCT and histopathologic patterns reported in the international guidelines for the diagnosis of IPF, and to help formally incorporate these clinical likelihoods into diagnostic reasoning to facilitate the diagnosis of IPF. Methods The committee group identified factors that influence the clinical likelihood of a diagnosis of IPF, which was categorized as a pre-test clinical probability of IPF into “high” (70–100%), “intermediate” (30–70%), or “low” (0–30%). After integration of radiological and histopathological features, the post-test probability of diagnosis was categorized into “definite” (90–100%), “high confidence” (70–89%), “low confidence” (51–69%), or “low” (0–50%) probability of IPF. Findings A conceptual Bayesian framework was created, integrating the clinical likelihood of IPF (“pre-test probability of IPF”) with the HRCT pattern, the histopathology pattern when available, and/or the pattern of observed disease behavior, into a “post-test probability of IPF.” The diagnostic probability of IPF was expressed using an adapted diagnostic ontology for fibrotic interstitial lung diseases. Interpretation The present approach will help incorporate the clinical judgment into the diagnosis of IPF, thus facilitating the application of IPF diagnostic guidelines and, ultimately improving diagnostic confidence and reducing the need for invasive diagnostic techniques.
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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 | 0,159 | 0,103 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,022 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,012 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».