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 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 | 0,071 | 0,272 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».