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Enregistrement W1947173288

Dynamic hyperinflation in cystic fibrosis

2012· article· en· W1947173288 sur OpenAlexaff
François Tremblay, Julie Morisset, Claude Poirier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHyperinflationDynamic hyperinflationCystic fibrosisInternal medicineCardiologyExercise intoleranceGastroenterologyLung volumesLung
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Cystic fibrosis (CF) is the most common life-limiting autosomal recessive disease. CF affects the exocrine glands of lungs, pancreas, intestines and liver. Lungs are usually affected more critically. Exercise tolerance is reduced in patients with CF. It has been shown that pulmonary function weakly correlates with peak exercise capacity. Furthermore, it has been demonstrated that oxygen desaturation during exercise is present in severe lung involvement, but not in mild to moderate disease. Peripheral muscle dysfunction has been demonstrated to be to main factor limiting factor of exercise tolerance. Few studies have looked at dynamic hyperinflation as a limiting factor of exercise tolerance. Objectives: The aim of this study is was to evaluate the relationship between dyspnea and dynamic hyperinflation in CF during exercise. Results: Six patients with mild to moderate CF (FEV1 45 to 79%) were studied during incremental treadmill exercise and changes in inspiratory capacity (IC) were obtained to measure dynamic hyperinflation. During the exercise, dyspnea was assessed by Borg scale. Of the 6 CF patients, 5 patients showed a decrease in IC (dynamic hyperinflation). Furthermore, there was a direct relation between dyspnea assessed by Borg scale and change in IC (r = 0,38). Conclusion: Our study is the first to demonstrate dynamic hyperinflation in mild to moderate CF and a direct relationship between dyspnea and IC in CF during exercise. This provides a better understanding on exercise limitations in CF.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,305 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2012
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Résumé présentoui

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