Diagnostic Likelihood Thresholds That Define a Working Diagnosis of Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
Rationale: The level of diagnostic likelihood at which physicians prescribe antifibrotic therapy without requesting surgical lung biopsy (SLB) in patients suspected of idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) is unknown. Objectives: To determine how often physicians advocate SLB in patient subgroups defined by IPF likelihood and risk associated with SLB, and to identify the level of diagnostic likelihood at which physicians prescribe antifibrotic therapy with requesting SLB. Methods: An international cohort of respiratory physicians evaluated 60 cases of interstitial lung disease, giving: 1) differential diagnoses with diagnostic likelihood; 2) a decision on the need for SLB; and 3) initial management. Diagnoses were stratified according to diagnostic likelihood bands described by Ryerson and colleagues. Measurements and Main Results: A total of 404 physicians evaluated the 60 cases (24,240 physician-patient evaluations). IPF was part of the differential diagnosis in 9,958/24,240 (41.1%) of all physician-patient evaluations. SLB was requested in 8.1%, 29.6%, and 48.4% of definite, provisional high-confidence and provisional low-confidence diagnoses of IPF, respectively. In 63.0% of provisional high-confidence IPF diagnoses, antifibrotic therapy was prescribed without requesting SLB. No significant mortality difference was observed between cases given a definite diagnosis of IPF (90-100% diagnostic likelihood) and cases given a provisional high-confidence IPF diagnosis (hazard ratio, 0.97; P = 0.65; 95% confidence interval, 0.90-1.04). Conclusions: Most respiratory physicians prescribe antifibrotic therapy without requesting an SLB if a provisional high-confidence diagnosis or "working diagnosis" of IPF can be made (likelihood>70%). SLB is recommended in only a minority of patients with suspected, but not definite, IPF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».