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Enregistrement W4220872408 · doi:10.1097/pas.0000000000001827

Diagnosis of Hypersensitivity Pneumonitis

2021· review· en· W4220872408 sur OpenAlexaff
Soo‐Ryum Yang, Mary Beth Beasley, Andrew Churg, Thomas V. Colby, Evans R. Fernández Pérez, David A. Lynch, Néstor L. Müller, William D. Travis

Notice bibliographique

RevueThe American Journal of Surgical Pathology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInterstitial Lung Diseases and Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHypersensitivity pneumonitisMedicineBronchoalveolar lavageMedical diagnosisGuidelineLung biopsyDifferential diagnosisRadiologyLungPathologyHigh-resolution computed tomographyInterstitial lung diseaseMultidisciplinary approachComputed tomographyIntensive care medicineBiopsyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Assessment of lung biopsies for the diagnosis of hypersensitivity pneumonitis (HP) is one of the most difficult diagnostic problems for surgical pathologists. It is a form of interstitial lung disease resulting from an immune reaction provoked by an inhaled antigen in susceptible individuals. Although this definition sounds simple, in practice, the diagnosis of HP can be challenging. To address these issues, the American College of Chest Physicians (CHEST) has recently published a guideline for the diagnosis of HP. In this review, we will explore the multidisciplinary diagnostic evaluation of HP with a focus on the pathologic features as outlined in the CHEST guidelines. The histologic criteria are divided into 4 diagnostic categories: (1) Typical nonfibrotic HP or fibrotic HP; (2) Compatible with nonfibrotic HP or fibrotic HP; (3) Indeterminate for nonfibrotic or fibrotic HP; and (4) Alternative Diagnosis. It is important to emphasize that patterns 1 to 3 do not represent discrete histologic entities or pathologic diagnoses. Rather, these categories are meant to serve as a practical guide for organizing a complex set of overlapping histologic patterns into an integrated diagnostic framework for facilitating multidisciplinary discussion. High-resolution computed tomography features are also summarized, emphasizing how the correlation of lung biopsies with computed tomography findings can help to favor the diagnosis, particularly in cases where biopsies are not typical for HP. This review highlights details of the histologic spectrum of HP as well as the utility of different types of biopsies and bronchoalveolar lavage. We also emphasize the importance of multidisciplinary discussion and the complex differential diagnosis.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,306 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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