Predictors of pulmonary exacerbations in patients with cystic fibrosis infected with multi-resistant bacteria
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study examined characteristics of adult and adolescent patients with cystic fibrosis (CF) to determine factors associated with an increased risk of pulmonary exacerbations. METHODS: 249 patients with CF infected with multidrug resistant bacteria were recruited and prospectively followed for up to 4.5 years until they experienced a pulmonary exacerbation severe enough to require intravenous antibiotics. Multivariable regression analyses were used to compare the characteristics of patients who experienced an exacerbation with those who did not. RESULTS: 124 of the 249 patients (50%) developed a pulmonary exacerbation during the first year and 154 (62%) experienced an exacerbation during the 4.5 year study period. Factors predictive of exacerbations in a multivariable survival model were younger age (OR 0.98, 95% CI 0.96 to 0.99), female sex (OR 1.45, 95% CI 1.07 to 1.95), lower forced expiratory volume in 1 second (FEV(1)) (OR 0.98, 95% CI 0.97 to 0.99), and a previous history of multiple pulmonary exacerbations (OR 3.16, 95% CI 1.93 to 5.17). Chronic use of inhaled corticosteroids was associated with an increased risk of exacerbation (OR 1.92, 95% CI 1.00 to 3.71) during the first study year. CONCLUSIONS: Patients who experience pulmonary exacerbations are more likely to be younger, female, using inhaled steroids, have a lower FEV(1), and a history of multiple previous exacerbations. It is hoped that knowledge of these risk factors will allow better identification and closer monitoring of patients who are at high risk of exacerbations.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».