Can spirometric norms be set using pre- or post- bronchodilator test results in older people?
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) is defined by post-bronchodilator spirometry. Data on "normal values" come predominantly from pre-bronchodilator spirometry. The effects of this on diagnosis are unknown. METHODS: Lower limits of normal (LLN) were estimated from "normal" participants in the Burden of Obstructive Lung Disease (BOLD) programme. Values separately derived using pre- and post-bronchodilator spirometry were compared. Sensitivity and specificity of criteria derived from pre-bronchodilator spirometry and pre-bronchodilator spirometry adjusted by a constant were assessed in the remaining population. The "gold standard" was the LLN for the post-bronchodilator spirometry in the "normal population". For FEV1/FVC, sensitivity and specificity of criteria were also assessed when a fixed value of < 70% was used rather than LLN. RESULTS: Of 6,600 participants with full data, 1,354 were defined as "normal". Mean differences between pre- and post- bronchodilator measurements were small and the Bland-Altman plots showed no association between difference and mean value. Compared with using the gold standard, however, tests using pre-bronchodilator spirometry had a sensitivity and specificity of detecting a low FEV1 of 78.4% and 100%, a low FVC of 99.8% and 99.1% and a low FEV1/FVC ratio of 65% and 100%. Adjusting this by a constant improved the sensitivity without substantially altering the specificity for FEV1 (99%, 99.8%), FVC (97.4%, 99.9%) and FEV1/FVC (98.7%, 99.5%). CONCLUSIONS: Using pre-bronchodilator spirometry to derive norms for lung function reduces sensitivity compared to a post-bronchodilator gold standard. Adjustment of these values by a constant can improve validity of the test.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».