Effect of pulmonary exacerbations on long-term lung function decline in cystic fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
It is unknown what proportion of long-term lung function decline in cystic fibrosis (CF) is explained by pulmonary exacerbations. The aim of this study was to determine how exacerbations requiring hospitalisation contribute to the course of CF lung disease. This was a retrospective cohort study. The primary outcome was the rate of decline of forced expiratory volume in 1 s (FEV(1)) % predicted. Out of 851 subjects, 415 (48.8%) subjects had ≥ 1 exacerbation. After adjustment for confounders, the annual rate of FEV(1) decline in those without an exacerbation was 1.2% per yr (95% CI 1.0-1.5), compared with 2.5% per yr (95% CI 2.1-2.8) in those with an exacerbation. The proportion of overall FEV(1) decline associated with ≥ 1 exacerbation was 52% (95% CI 35.0-68.9). For a given number of exacerbations, the annual rate of FEV(1) decline was greatest in subjects with ≤ 6 months between exacerbations. Half of FEV(1) decline seen in CF patients was associated with pulmonary exacerbations. Time between exacerbations, specifically ≤ 6 months between exacerbations, plays an important contribution to overall lung function decline. These findings support using time to next exacerbation as a clinical end-point for CF trials.
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».