Prediction of the rate of decline in FEV1 in smokers using quantitative computed tomography
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A study was undertaken to determine if quantitative CT estimates of lung parenchymal overinflation and airway dimensions in smokers with a normal forced expiratory volume in 1 s (FEV(1)) can predict the rapid decline in FEV(1) that leads to chronic obstructive pulmonary disease (COPD). METHODS: Study participants (n = 143; age 45-72 years; 54% male) were part of a lung cancer screening trial, had a smoking history of >30 pack years and a normal FEV(1) and FEV(1)/forced vital capacity (FVC) at baseline (mean (SD) FEV(1) 99.4 (12.8)%, range 80.2-140.7%; mean (SD) FEV(1)/FVC 77.9 (4.4), range 70.0-88.0%). An inspiratory multislice CT scan was acquired for each subject at baseline. Custom software was used to measure airway lumen and wall dimensions; the percentage of the lung inflated beyond a predicted maximal lung inflation, the low attenuation lung area with an x ray attenuation lower than -950 HU and the size distribution of the overinflated lung areas and the low attenuation area were described using a cluster analysis. Multiple regression analysis was used to test the hypothesis that these CT measurements combined with other baseline characteristics might identify those who would develop an excessive annual decline in FEV(1). RESULTS: The mean (SD) annual change in FEV(1) was -2.3 (4.7)% predicted (range -23.0% to +8.3%). Multiple regression analysis revealed that the annual change in FEV(1)%predicted was significantly associated with baseline percentage overinflated lung area measured on quantitative CT, FEV(1)% predicted, FEV(1)/FVC and gender. CONCLUSION: Quantitative CT scan evidence of overinflation of the lung predicts a rapid annual decline in FEV(1) in smokers with normal FEV(1).
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 découle