Mortality by Level of Emphysema and Airway Wall Thickness
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: There is limited knowledge of the prognostic value of quantitative computed tomography (CT) measures of emphysema and airway wall thickness (AWT) on mortality. OBJECTIVES: To examine 8-year mortality in relation to CT-measured emphysema and AWT, and assess if potential impact of these predictors remained after adjustment for lung function. METHODS: In the Norwegian GenKOLS study of 2003-2005, 947 ever-smokers (49% with COPD) aged 40-85 years performed spirometry and CT examination. Mortality data from 2003-2011 were gathered from the Norwegian Cause of Death Registry. CT emphysema % low-attenuation areas (%LAA) and standardized measure for AWT (AWT-Pi10) were main predictors. We performed Laplace regression for survival data, estimating survival time for specified population percentiles within each emphysema category. Models were adjusted for sex, FEV1, COPD status, age, body mass index, smoking, and inflation level. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: During 8-year follow-up all-cause mortality rate was 15%. Although 4% of the subjects with %LAA less than 3 died, 18% with %LAA 3-10 and 44% with %LAA greater than or equal to 10 died. After adjustment, the comparable percentile subjects with medium and high emphysema had 19 months shorter survival than subjects who died in the lowest emphysema category. Subjects with %LAA greater than or equal to 10 had 33 and 37 months shorter survival than the lowest emphysema category with regard to respiratory and cardiovascular mortality, respectively. No significant associations were found between %LAA and cancer and lung cancer mortality. AWT did not predict mortality independently, but a positive interaction with emphysema was observed. CONCLUSIONS: AWT affected mortality with increasing degree of emphysema, whereas CT measure of emphysema was a strong independent mortality predictor.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».