Pleural fluid protein is inversely correlated with age in uncomplicated parapneumonic pleural effusions
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Assess whether age influences standard biochemical parameters used in the differential diagnosis of transudative and exudative pleural effusions. Design and methods: We retrospectively analyzed data from the database of our clinic from 225 patients with pleural effusions categorized based on their final diagnosis in 5 groups: transudates 41 (18%), uncomplicated parapneumonic 26 (12%), complicated parapneumonic 20 (9%), tuberculosis 35 (15%) and lung cancer 103 (46%). We tested whether age correlated with pleural fluid protein or lactate dehydrogenase. Results: There was a statistically significant inverse correlation only between the age and the pleural fluid protein content in patients with uncomplicated parapneumonic effusions with correlation coefficient r= -0.6 [(95% CI= -0.8 to -0.28); p = 0.001]. Linear regression analysis showed that this association is given by the equation: age = 101.998-10.03 protein. In the same group of patients age was not correlated with serum protein content. Conclusions: Our study shows that age maybe a confounding factor in the differential diagnosis of transudative and exudative pleural effusions. Clinicians should be aware of this finding especially when dealing with elders. (c) 2012 The Canadian Society of Clinical Chemists. Published by Elsevier Inc. All rights reserved.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».