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Enregistrement W2143843692 · doi:10.1183/09031936.00159111

Effect of pulmonary exacerbations on long-term lung function decline in cystic fibrosis

2011· article· en· W2143843692 sur OpenAlexaff
Valerie Waters, Sanja Stanojevic, Eshetu G. Atenafu, Annie Lu, Yvonne Yau, Elizabeth Tullis, Félix Ratjen

Notice bibliographique

RevueEuropean Respiratory Journal · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalUniversity Health NetworkSickKids FoundationInstitute for Clinical Evaluative SciencesPrincess Margaret Cancer CentreHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCystic fibrosisLung functionLungTerm (time)Pulmonary function testingPulmonary fibrosisIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,019
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,019
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations247
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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