Changes in Airway Dimensions on Computed Tomography Scans of Children with Cystic Fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: In cystic fibrosis (CF), chronic bacterial infection and inflammation lead to progressive airway wall thickening and lumen dilatation. OBJECTIVES: To quantify airway wall thickening and lumen dilatation in children with CF over a 2-year interval. METHODS: Children with CF (n = 23) who had two computed tomography (CT) scans (CT(cf1) and CT(cf2)) combined with pulmonary function tests (PFTs), with a 2-year interval between measurements, were compared with control subjects (n = 21) who had one CT (CT(controls)). On cross-sectional cut airway-artery pairs, airway wall area (WA), airway lumen area (LA) and perimeter, and arterial area (AA) were quantified. LA/AA (= marker of bronchiectasis), airway wall thickness (AWT), and WA/AA (= markers of wall thickness) were calculated. CT scans were scored using four different scoring systems. PFTs were expressed as percent predicted. RESULTS: Airway WA-to-AA ratio was 1.45 (p < 0.001) and airway LA-to-AA ratio was 1.92 times higher (p < 0.001) in children with CF compared with age-matched control subjects. LA/AA and WA/AA remained unchanged from CT(cf1) to CT(cf2) and did not increase with age. AWT as a function of airway size increased from CT(cf1) to CT(cf2) by 2% (0.03 mm; p = 0.02). The change in AWT was inversely related to the change in forced expiratory flow between 25 and 75% of expiratory VC (p = 0.002). CONCLUSIONS: In CF, quantitative measurements of airways on CT scans show an increased ratio between airway LA and AA and progressive airway wall thickening. Scoring systems show progression of bronchiectasis but unchanged AWT. PFTs remained stable.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».