Lung clearance index in cystic fibrosis subjects treated for pulmonary exacerbations
Notice bibliographique
Résumé
Pulmonary exacerbations are important clinical events for cystic fibrosis (CF) patients. Studies assessing the ability of the lung clearance index (LCI) to detect treatment response for pulmonary exacerbations have yielded heterogeneous results. Here, we conduct a retrospective analysis of pooled LCI data to assess treatment with intravenous antibiotics for pulmonary exacerbations and to understand factors explaining the heterogeneous response.A systematic literature search was performed to identify prospective observational studies. Factors predicting the relative change in LCI and spirometry were evaluated while adjusting for within-study clustering.Six previously reported studies and one unpublished study, which included 176 pulmonary exacerbations in both paediatric and adult patients, were included. Overall, LCI significantly decreased by 0.40 units (95% CI -0.60- -0.19, p=0.004) or 2.5% following treatment. The relative change in LCI was significantly correlated with the relative change in forced expiratory volume in 1 s (FEV1), but results were discordant in 42.5% of subjects (80 out of 188). Higher (worse) baseline LCI was associated with a greater improvement in LCI (slope: -0.9%, 95% CI -1.0- -0.4%).LCI response to therapy for pulmonary exacerbations is heterogeneous in CF patients; the overall effect size is small and results are often discordant with FEV1.
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 | 0,007 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».