DeSTILD: Development of a Screening Tool for Interstitial Lung Disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Interstitial lung disease (ILD) encompasses a diverse group of pulmonary disorders characterized by inflammation and scarring of the lung interstitium. Most ILD patients get diagnosed at an advanced stage of the disease. Early diagnosis is critical for effective management and improved patient outcomes. Objective: To develop a screening tool for ILD that could be used by primary care physicians to aid in early diagnosis of ILD. Methods: We developed a screening tool that involved 4 stages; review of literature, expert interviews, content validation and derivation of tool. Important variables were listed through a comprehensive literature search, followed by interviews with 5 ILD experts to further narrow down these variables. The third step of content validation included identification of the most essential and least essential variables by 15 ILD experts. The last stage of development of tool was to build a model through a case-control study, that included 1,184 patients (619 cases and 565 controls) across 21 centres in India. Based on the data received, the scoring for each variable was derived and the sensitivity, specificity and accuracy of the tool was determined. Results: A total of 80 variables were identified through literature review phase. The 5 experts filtered out least important variables and 43 variables were finalized at this stage. Factor analysis of the scores received from the 15 ILD experts in the content validation phase, yielded a final tool comprising 10 questions with 22 variables. In the last stage of development of tool using the data from the case-control study, the significant variables were identified and the model was built using associate analysis and logistic regression. The variables and final scoring was as follows; shortness of breath: 1, dry cough: 2, exposure: 1, connective tissue disorder: 3, use of medications: 1, clubbing: 3, velcro/fine crackles: 3. Based on this scoring system, the screening tool with a cut-off score of 5 demonstrated a sensitivity of 81%, specificity of 80%, positive predictive value of 81.1%, negative predictive value of 79.1%, and overall accuracy of 80.1%. Conclusion: The development of this novel screening tool represents a significant advancement for early detection of ILD. The next steps include validation of this tool, which is currently underway.
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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 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».