Relationship between phenotypic characteristics of children with sickle cell disease and airway nitric oxide levels
Notice bibliographique
Résumé
Background: Children with sickle cell disease (SCD) have evidence of airflow limitation on spirometry, and evidence for increased airway nitric oxide (NO) levels. Objective: To determine the relationship between phenotypic characteristics (atopy, asthma, acute chest syndrome (ACS), pulmonary function test abnormalities) and airway NO levels in children with SCD. Methods: Children with SCD were recruited during visits for routine annual pulmonary function testing. Subjects completed ISAAC/medical questionnaires, skin prick testing for aeroallergen sensitization, and pulmonary function testing. Nasal (NNO) and the fraction of exhaled NO (FENO) were measured. Subjects were classified by phenotypic characteristics, and NNO and FENO compared between groups, using Mann-Whitney tests. Results: 154 children participated. Seventy-six (49%) were male. Mean(±SD) age was 12.6±3.3 years. Hemoglobin levels were 96.0±18.3 g/L. FVC, FEV 1 , and FEF 25-75 were 86.7±14.0, 84.7±15.0, and 84.4±30.0 percent predicted, respectively. NNO and FENO were 890±387 and 17.9±15.9 ppb. Eighty (52%) subjects were atopic. Thirteen (8%) subjects taking asthma medication, and 38 (25%) with an asthma diagnosis or wheezing, were classified as asthmatic. Twenty (13%) subjects had a significant bronchodilator response (≥12%) in FEV 1 or FVC. Seventy-three (47%) subjects reported previous ACS or pneumonia. No significant differences were seen in NNO or FENO between any groups compared. Conclusions: Airway NO measurements did not correlate with any of the phenotypic characteristics evaluated in this cohort of children with SCD, and therefore may not be a meaningful tool in the assessment of SCD lung disease.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».