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Enregistrement W2018294585 · doi:10.2147/copd.s76212

Exhaled volatile organic compounds discriminate patients with chronic obstructive pulmonary disease from healthy subjects

2015· article· en· W2018294585 sur OpenAlexaff
Paul Zarogoulidis, Lutz Freitag, Helmut Teschler, I Kurth, Amir Khan, Urte Sommerwerck, Ingo Baumbach, Kaid Darwiche

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of COPD · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Chemical Sensor Technologies
Établissements canadiensToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesDeutsche Forschungsgemeinschaft
Mots-clésMedicinePulmonary diseaseCOPDInternal medicineExhalationExhaled breath condensateIntensive care medicineAsthmaAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is a chronic airway inflammatory disease characterized by incompletely reversible airway obstruction. This clinically heterogeneous group of patients is characterized by different phenotypes. Spirometry and clinical parameters, such as severity of dyspnea and exacerbation frequency, are used to diagnose and assess the severity of COPD. The purpose of this study was to investigate whether volatile organic compounds (VOCs) could be detected in the exhaled breath of patients with COPD and whether these VOCs could distinguish COPD patients from healthy subjects. Moreover, we aimed to investigate whether VOCs could be used as biomarkers for classifying patients into different subgroups of the disease. Ion mobility spectrometry was used to detect VOCs in the exhaled breath of COPD patients. One hundred and thirty-seven peaks were found to have a statistically significant difference between the COPD group and the combined healthy smokers and nonsmoker group. Six of these VOCs were found to correctly discriminate COPD patients from healthy controls with an accuracy of 70%. Only 15 peaks were found to be statistically different between healthy smokers and healthy nonsmokers. Furthermore, by determining the cutoff levels for each VOC peak, it was possible to classify the COPD patients into breathprint subgroups. Forced expiratory volume in 1 second, body mass index, and C-reactive protein seem to play a role in the discrepancies observed in the different breathprint subgroups.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations56
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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