Role of CO Diffusing Capacity during Exercise in the Preoperative Evaluation for Lung Resection
Notice bibliographique
Résumé
We conducted a prospective study to evaluate whether lack of an adequate increase in diffusing capacity for carbon monoxide (DL(CO)) during exercise is associated with a greater postoperative complication rate after lung resection. We used the three-equation method (3EQ-DL(CO)), a modification of the single breath DL(CO) technique to determine DL(CO) during exercise in 57 patients undergoing lung resection at Vancouver General Hospital from October 1998 to May 1999. 3EQ-DL(CO) was determined during steady-state exercise at 35% and 70% of the maximal workload reached in a progressive exercise test. Maximal oxygen uptake (VO(2)max), DL(CO) at rest, and the increase in DL(CO) during exercise were compared in relation to postoperative complications. Patients with complications had lower resting values of DL(CO) (R-DL(CO)), a smaller increase in DL(CO) from rest to 70% of maximal workload expressed as a percent of the predicted DL(CO) at rest ([70% - R]-DL(CO)%), and a lower VO(2)max than did patients without complications. Results suggested that (70% - R)-DL(CO)% was the best preoperative predictor of postoperative complications; a cutoff limit of 10% was the best index to identify complications, yielding a complication rate of 100% in patients with (70% - R)-DL(CO)% < 10% as compared with a complication rate of 10% in patients with (70% - R)-DL(CO)% >/= 10% (sensitivity = 78%, specificity = 100%). Patients who do not increase their DL(CO) sufficiently during exercise ([70% - R]-DL(CO)% < 10%) have a greater complication rate after lung resection.
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 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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».