Late Breaking Abstract - Eosinophillic pleural effusion: etiology, management and outcomes – data from the International Multicentre Pleural Research Collaborative
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Data from large multicentre studies on the etiology, management and outcome of eosinophilic pleural effusion (EPE) are lacking. Aim: To evaluate the etiology, characteristics, underlying causes, and outcomes of EPE in a diverse international patient cohort. Methods: Anonymous data of 226 EPE patients were collected across 7 countries, as part of an ERS clinical research collaboration (International Multicentre Pleural Research Collaborative). Results: 210 cases were finally analysed (144 men; median age 66.5 (IQR 55-78) years; median eosinophil proportion in pleural fluid 22% (14-43 %). The most common causes of EPE were malignancy (27.6%), infections (20.4%), post-traumatic events (7.6%), and drug-related reactions (6.2%). 21.9% of cases were classified as EPE of unknown etiology. Median number of investigations needed for diagnosis was 2 (2-3). EPE was managed with drainage (31.9%), repeated thoracentesis (27.1%), specific medications (15.2%), pleurodesis (8.5%) and IPC (3.8%). In 50.7% of patients EPE resolved within a median time of 2 (1-4.5) months. Malignant EPE affected older patients (p=0.0003), was more frequently associated with smoking history (p=0.0004) and pleuritic chest pain (p=0.025) than non-malignant EPE. The percentage of eosinophils in malignant EPE was significantly lower compared to non-malignant EPE (median 18 (13-30)% vs 24 (14-46), p=0.027). Smoking history was a risk factor of malignant etiology in EPE (OR 4.8, 95% CI 1.4 to 16.3). Conclusions: This is the first multicentre study providing comprehensive data on the diverse etiology, characteristics, and outcomes of EPE in a large, non-selected patient cohort
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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 | 0,009 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».