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Enregistrement W4413305531 · doi:10.1136/bmjresp-2024-002823

Pleural fluid C-C class chemokines 22 and pleural effusion due to heart failure: a prospective and double-blind diagnostic accuracy test

2025· article· en· W4413305531 sur OpenAlexaff
Yan Li, Su‐Na Cha, Yan Niu, Jian-Xun Wen, Wen Zhao, Yan Cheng, Hong-Zhe Zhu, Yingjun Wang, Ling Hai, Ting‐Wang Jiang, José M. Porcel, Wen‐Qi Zheng

Notice bibliographique

RevueBMJ Open Respiratory Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePleural and Pulmonary Diseases
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesNantong UniversityInner Mongolia Medical University
Mots-clésMedicinePleural effusionPleural fluidHeart failureTest (biology)Internal medicineDouble blindPericardial effusionCardiologyRadiologyPathologyAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Previous studies have indicated that C-C class chemokine ligand 22 (CCL22) is involved in the pathogenesis of tuberculous pleural effusion and malignant pleural effusion. However, the diagnostic role of pleural fluid CCL22 levels in patients with undiagnosed pleural effusions remains to be elucidated. METHODS: We prospectively recruited patients with undiagnosed pleural effusion who visited two centres (Hohhot and Changshu) in China. Pleural biopsy, microbiological culture and effusion cytology were used to verify the cause of pleural effusion. Pleural fluid CCL22 levels were measured using an ELISA. The diagnostic accuracy of CCL22 for identifying heart failure (HF) was evaluated using a receiver operating characteristic (ROC) curve, and the net benefit of CCL22 was evaluated using decision curve analysis (DCA). Net benefit was defined as the benefit associated with true positives minus the harms associated with false positives at various threshold probabilities. RESULTS: We enrolled 153 and 58 patients in the Hohhot and Changshu cohorts, respectively. The cohort included 28 patients with HF and 183 patients with non-HF. Patients with HF had significantly lower pleural fluid CCL22 levels than non-HF patients. The area under the ROC curve (AUC) of CCL22 was 0.85 (95% CI: 0.77 to 0.93) in the Hohhot cohort and 0.87 (95% CI: 0.75 to 0.98) in the Changshu cohort. The AUC in the combined cohort was 0.85 (95% CI: 0.79 to 0.92), with a sensitivity of 0.82 (95% CI: 0.68 to 0.93) and a specificity of 0.73 (95% CI: 0.67 to 0.79) at the threshold of 150 ng/mL. DCA revealed a potential net benefit of pleural CCL22 determination in patients with undiagnosed pleural effusions. CONCLUSIONS: Pleural fluid CCL22 may be a potential diagnostic marker for HF-related pleural effusion. Owing to the small sample size of this study, further studies with larger sample sizes are needed to validate our findings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,135
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,325 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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