Lung Clearance Index and Structural Lung Disease on Computed Tomography in Early Cystic Fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: The lung clearance index is a measure of ventilation distribution derived from the multiple-breath washout technique. It has been suggested as a surrogate for chest computed tomography to detect structural lung abnormalities in individuals with cystic fibrosis (CF); however, the associations between lung clearance index and early structural lung disease are unclear. OBJECTIVES: We assessed the ability of the lung clearance index to reflect structural lung disease on the basis of chest computed tomography across the entire pediatric age range. METHODS: Lung clearance index was assessed in 42 infants (ages 0-2 yr), 39 preschool children (ages 3-6 yr), and 38 school-age children (7-16 yr) with CF before chest computed tomography and in 72 healthy control subjects. Scans were evaluated for CF-related structural lung disease using the Perth-Rotterdam Annotated Grid Morphometric Analysis for Cystic Fibrosis quantitative outcome measure. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: In infants with CF, lung clearance index is insensitive to structural disease (κ = -0.03 [95% confidence interval, -0.05 to 0.16]). In preschool children with CF, lung clearance index correlates with total disease extent. In school-age children, lung clearance index correlates with extent of total disease, bronchiectasis, and air trapping. In preschool and school-age children, lung clearance index has a good positive predictive value (83-86%) but a poor negative predictive value (50-55%) to detect the presence of bronchiectasis. CONCLUSIONS: These data suggest that lung clearance index may be a useful surveillance tool to monitor structural lung disease in preschool and school-age children with CF. However, lung clearance index cannot replace chest computed tomography to screen for bronchiectasis in this population.
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 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».