Progressive pulmonary fibrosis: an expert group consensus statement
Notice bibliographique
Résumé
This expert group consensus statement emphasises the need for standardising the definition of progressive fibrosing interstitial lung diseases (F-ILDs), with an accurate initial diagnosis being of paramount importance in ensuring appropriate initial management. Equally, case-by-case decisions on monitoring and management are essential, given the varying presentations of F-ILDs and the varying rates of progression. The value of diagnostic tests in risk stratification at presentation and, separately, the importance of a logical monitoring strategy, tailored to manage the risk of progression, are also stressed. The term "progressive pulmonary fibrosis" (PPF) exactly describes the entity that clinicians often face in practice. The importance of using antifibrotic therapy early in PPF (once initial management has failed to prevent progression) is increasingly supported by evidence. Artificial intelligence software for high-resolution computed tomography analysis, although an exciting tool for the future, awaits validation. Guidance is provided on pulmonary rehabilitation, oxygen and the use of non-invasive ventilation focused specifically on the needs of ILD patients with progressive disease. PPF should be differentiated from acute deterioration due to drug-induced lung toxicity or other forms of acute exacerbations. Referral criteria for a lung transplant are discussed and applied to patient needs in severe diseases where transplantation is not realistic, either due to access limitations or transplantation contraindications. In conclusion, expert group consensus guidance is provided on the diagnosis, treatment and monitoring of F-ILDs with specific focus on the recognition of PPF and the management of pulmonary fibrosis progressing despite initial management.
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 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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 tête enseignante, 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 ».