Lung Clearance Index as an Outcome Measure for Clinical Trials in Young Children with Cystic Fibrosis. A Pilot Study Using Inhaled Hypertonic Saline
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: Lung clearance index (LCI), measured by multiple breath washout (MBW), is a noninvasive measure of ventilation inhomogeneity that holds promise as an objective physiologic endpoint for clinical trials in infants and preschool children with cystic fibrosis (CF). OBJECTIVES: To study the feasibility of using LCI to assess treatment effect outcomes in CF trials of infants and preschoolers. METHODS: The Infant Study of Inhaled Saline trial was a multicenter, randomized, controlled trial of hypertonic (7%) versus isotonic (0.9%) saline inhaled twice daily for 48 weeks in children with CF under 6 years of age. LCI measurements were performed in a single-center pilot substudy at baseline and 48 weeks using a respiratory mass spectrometer and sulfur hexafluoride as the tracer gas. LCI measurements were standardized using published normative data (zLCI) to account for height-related changes in LCI during early childhood. A generalized estimating equation model with an interaction between treatment group and test occasion was used to estimate a treatment effect. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: A total of 27 participants were randomized; 25 participants, aged (median [range]) 2.6 (0.34-4.95) years, had acceptable baseline and follow-up LCI measures. On average, LCI decreased in the hypertonic saline group (n = 12) by 1.19 z-scores units (95% confidence interval [CI] = -2.46 to 0.06), and remained stable in the isotonic saline group (n = 13) at 0.81 (95% CI = -0.40 to 2.02). A significant treatment effect was observed for zLCI (2.01; 95% CI = 0.26 to 3.76; P = 0.025). CONCLUSIONS: MBW testing is feasible in an interventional study in infants and preschool children with CF. These pilot findings support the development of MBW and LCI as an objective outcome measure in interventional trials in young children with CF, and provide estimates for sample size calculations for future studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».