Factors affecting exhaled nitric oxide measurements: the effect of sex
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Exhaled nitric oxide (F(E)NO) measurements are used as a surrogate marker for eosinophilic airway inflammation. However, many constitutional and environmental factors affect F(E)NO, making it difficult to devise reference values. Our aim was to evaluate the relative importance of factors affecting F(E)NO in a well characterised adult population. METHODS: Data were obtained from 895 members of the Dunedin Multidisciplinary Health and Development Study at age 32. The effects of sex, height, weight, lung function indices, smoking, atopy, asthma and rhinitis on F(E)NO were explored by unadjusted and adjusted linear regression analyses. RESULTS: The effect of sex on F(E)NO was both statistically and clinically significant, with F(E)NO levels approximately 25% less in females. Overall, current smoking reduced F(E)NO up to 50%, but this effect occurred predominantly in those who smoked on the day of the F(E)NO measurement. Atopy increased F(E)NO by 60%. The sex-related differences in F(E)NO remained significant (p < 0.001) after controlling for all other significant factors affecting F(E)NO. CONCLUSION: Even after adjustment, F(E)NO values are significantly different in males and females. The derivation of reference values and the interpretation of FENO in the clinical setting should be stratified by sex. Other common factors such as current smoking and atopy also require to be taken into account.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».