Cluster Analysis in Patients with GOLD 1 Chronic Obstructive Pulmonary Disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We hypothesized that heterogeneity exists within the Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease (GOLD) 1 spirometric category and that different subgroups could be identified within this GOLD category. METHODS: Pre-randomization study participants from two clinical trials were symptomatic/asymptomatic GOLD 1 chronic obstructive pulmonary disease (COPD) patients and healthy controls. A hierarchical cluster analysis used pre-randomization demographics, symptom scores, lung function, peak exercise response and daily physical activity levels to derive population subgroups. RESULTS: Considerable heterogeneity existed for clinical variables among patients with GOLD 1 COPD. All parameters, except forced expiratory volume in 1 second (FEV1)/forced vital capacity (FVC), had considerable overlap between GOLD 1 COPD and controls. Three-clusters were identified: cluster I (18 [15%] COPD patients; 105 [85%] controls); cluster II (45 [80%] COPD patients; 11 [20%] controls); and cluster III (22 [92%] COPD patients; 2 [8%] controls). Apart from reduced diffusion capacity and lower baseline dyspnea index versus controls, cluster I COPD patients had otherwise preserved lung volumes, exercise capacity and physical activity levels. Cluster II COPD patients had a higher smoking history and greater hyperinflation versus cluster I COPD patients. Cluster III COPD patients had reduced physical activity versus controls and clusters I and II COPD patients, and lower FEV1/FVC versus clusters I and II COPD patients. CONCLUSIONS: The results emphasize heterogeneity within GOLD 1 COPD, supporting an individualized therapeutic approach to patients. TRIAL REGISTRATION: www.clinicaltrials.gov. NCT01360788 and NCT01072396.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».