Global survey of physician testing practices for nontuberculous mycobacteria
Notice bibliographique
Résumé
Background: Certain patients are at greater risk of developing nontuberculous mycobacterial pulmonary disease (NTM-PD), including those with lung conditions such as bronchiectasis. Testing for nontuberculous mycobacteria (NTM) in patients at risk is necessary to identify NTM-PD and start appropriate management. The aim of this survey was to evaluate current testing practices for NTM and identify testing triggers. Methods: Physicians (n=455) who see at least one patient with NTM-PD in a typical 12-month period and test for NTM as part of practice from Europe, USA, Canada, Australia, New Zealand and Japan participated in a 10-min anonymised survey on NTM testing practices. Results: Bronchiectasis, COPD and use of immunosuppressants were the factors most likely to prompt testing among physicians in this survey (90%, 64% and 64%, respectively), with radiological findings the most common reason leading to considering NTM testing in patients with bronchiectasis and COPD (62% and 74%, respectively). Macrolide monotherapy in patients with bronchiectasis and inhaled corticosteroid use in patients with COPD were not important triggers for testing (15% and 9% of physicians, respectively). Persistent cough and weight loss triggered testing in >75% of physicians. Testing triggers were markedly different for physicians in Japan, with cystic fibrosis prompting testing in fewer physicians compared with other regions. Conclusions: Testing for NTM is influenced by underlying disease, clinical symptoms or radiological changes, but clinical practice varies considerably. Adherence to guideline recommendations for NTM testing is limited in certain patient subgroups and varies across regions. Clear recommendations on NTM testing are needed.
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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 | 0,009 | 0,036 |
| 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 | 0,001 | 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 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 ».