Demographic and Clinical Factors Associated With Diagnostic Confidence in Interstitial Lung Disease
Notice bibliographique
Résumé
Background: Accurate diagnosis of interstitial lung disease (ILD) can be challenging. Accordingly, clinicians may attribute a diagnostic certainty based on guideline criteria and clinical judgment. However, further research is needed to refine this approach and improve diagnostic clarity. Research Question: What are the real-world factors associated with diagnostic confidence in fibrotic ILD? Study Design and Methods: Data were included from all patients enrolled in the Pulmonary Fibrosis Foundation Patient Registry from March 2016 to August 2018. Baseline demographic and clinical characteristics were collected at enrollment, or at the test date closest to the date of consent for longitudinal measures. Descriptive analyses were performed separately for all participants, and for subgroup participants with idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) and participants with non-IPF ILD, stratified by the level of investigator diagnostic confidence (high vs medium/low) assigned at registry enrollment. Adjusted ORs and 95% CIs were calculated using multivariable logistic regression, with the aforementioned characteristics as predictors. Results: Data up to April 2022 from 1,992 participants were included. In adjusted logistic regression analyses among all participants, antifibrotic use (OR, 1.51; 95% CI, 1.09-2.07), longer time since diagnosis (OR, 0.94; 95% CI, 0.89-0.98) at the research unit of 365 days, and diabetes (OR, 2.56; 95% CI, 1.01-6.44) were significantly associated with higher diagnostic confidence, and non-IPF idiopathic interstitial pneumonia (vs IPF; OR, 0.36; 95% CI, 0.24-0.55), insurance - other (OR, 0.65; 95% CI, 0.43-0.97), and Hispanic ethnicity (OR, 0.54; 95% CI, 0.31-0.94) were significantly associated with lower diagnostic confidence. Factors associated with diagnostic confidence in the IPF and/or non-IPF ILD groups included age, male sex, region, immunomodulatory medication use, multidisciplinary team discussion, surgical lung biopsy, and definite high-resolution CT pattern. Interpretation: These findings suggest that certain demographic and clinical factors may influence physicians' confidence in diagnosis of IPF and non-IPF ILD. Tailored physician education may help to reduce biases and improve consistency in 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 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 | 0,003 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».