Investigation and outcomes in patients with nonspecific pleuritis: results from the International Collaborative Effusion database
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 We present findings from the International Collaborative Effusion database, a European Respiratory Society clinical research collaboration. Nonspecific pleuritis (NSP) is a broad term that describes chronic pleural inflammation. Various aetiologies lead to NSP, which poses a diagnostic challenge for clinicians. A significant proportion of patients with this finding eventually develop a malignant diagnosis. Methods 12 sites across nine countries contributed anonymised data on 187 patients. 175 records were suitable for analysis. Results The commonest aetiology for NSP was recorded as idiopathic (80 out of 175, 44%). This was followed by pleural infection (15%), benign asbestos disease (12%), malignancy (6%) and cardiac failure (6%). The malignant diagnoses were predominantly mesothelioma (six out of 175, 3.4%) and lung adenocarcinoma (four out of 175, 2.3%). The median time to malignant diagnosis was 12.2 months (range 0.8–32 months). There was a signal towards greater asbestos exposure in the malignant NSP group compared to the benign group (0.63 versus 0.27, p=0.07). Neither recurrence of effusion requiring further therapeutic intervention nor initial biopsy approach were associated with a false-negative biopsy. A computed tomography finding of a mass lesion was the only imaging feature to demonstrate a significant association (0.18 versus 0.01, p=0.02), although sonographic pleural thickening also suggested an association (0.27 versus 0.09, p=0.09). Discussion This is the first multicentre study of NSP and its associated outcomes. While some of our findings are reflected by the established body of literature, other findings have highlighted important areas for future research, not previously studied in NSP.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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