Late Breaking Abstract - Optimising Lung Ultrasound Criteria for ILD Screening in Rheumatoid Arthritis: A Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Thoracic ultrasound (TUS) is a promising screening tool for interstitial lung disease (ILD) in patients with rheumatoid arthritis (RA), but standardised protocols and diagnostic criteria remain undefined. This study aimed to validate the diagnostic performance of TUS using high-resolution computed tomography (HRCT) as the reference standard and to identify optimal TUS criteria for ILD detection. Methods: We conducted a retrospective validation study pooling data from two RA cohorts: Argentina (n=106) and Denmark (n=77). Both used a 14-zone TUS protocol, with 10 overlapping zones. In these shared zones, we evaluated total B-line count (B-li) and pleural irregularities (PI) as ILD markers. Results: Among 183 patients, ILD prevalence was 30%. A B-line count ≥6 in the 10 common zones showed the best diagnostic accuracy. Sensitivity and negative predictive value (NPV) improved when PI were present in ≥2 zones. Applying this combined criterion to the full 14-zone protocol further improved diagnostic performance. An “OR” rule combining B-li and PI increased sensitivity and reduced LR– but decreased specificity and LR+. Conclusion: Adding PI to B-line assessment enhances TUS sensitivity for ILD screening in RA, though specificity is reduced. A B-line count ≥6 using the 14-zone protocol remains the most reliable rule-out strategy. erj;66/suppl_69/PA5119/F1 F1 F1
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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 | 0,023 | 0,041 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».