Prediction of the rate of decline in FEV1 in smokers using quantitative computed tomography
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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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».