Performance Characteristics for Physiological Measures of Progressive Pulmonary Fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale Clinical measures of progressive pulmonary fibrosis (PPF) have been proposed, but their clinical utility remains unclear. Objectives To determine performance characteristics of lung function–based PPF measures, including new guideline criteria for discriminating clinically relevant outcomes. Methods A multicenter retrospective cohort analysis was performed to assess the performance characteristics of eight categorical measures of FVC and Dl CO decline, together with PPF guideline criteria (requiring two of the following: worsening respiratory symptoms, absolute decline in FVC ≥5% or Dl CO ≥15%, or radiological progression) for discriminating 2-year death or lung transplant among patients fibrotic interstitial lung disease from the United States, United Kingdom, and Canada (n = 2,727). The net benefit of the top-performing measures to inform treatment initiation were compared using decision curves. Measurements and Main Results PPF classified according to relative decline in FVC of ≥10%, relative decline in Dl CO of ≥15%, and PPF guideline criteria displayed the best overall test performance, with area under the receiver operating characteristic curves of 0.67–0.68. Specificity was higher than sensitivity for all evaluated measures, with relative measures of lung function decline outperforming absolute measures. The net benefit of standalone relative decline in FVC ≥10% and Dl CO ≥15% was similar to PPF guideline criteria across the range of treatment probability thresholds. Conclusions Classifying PPF by standalone measures of FVC and Dl CO decline provides clinical utility similar to PPF guideline criteria. Top-performing physiology-based measures of PPF discriminate outcomes with high specificity but low sensitivity.
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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 | 0,012 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,002 | 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 ».