Predicted Postoperative Product and Diffusion Heterogeneity Index in the Evaluation of Candidates for Lung Resection
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The primary objective of this retrospective study was to evaluate whether abnormal predicted postoperative variables and predicted postoperative product are useful in predicting postoperative complications. The secondary objective was to assess whether an abnormal diffusion heterogeneity index is associated with increased postoperative complications. METHODS: In this retrospective study we evaluated the medical records of 57 patients who underwent lung resection for lung cancer. Calculations of the predicted postoperative variables were done using preoperative testing data, including the extent of the resected lung segments. Predicted postoperative product was obtained by multiplying the predicted postoperative percent-of-predicted FEV(1) by the predicted postoperative percent-of-predicted single-breath diffusing capacity of the lung for carbon monoxide (D(LCO)). The measured product was obtained by multiplying FEV(1) by D(LCO). We derived diffusion heterogeneity index from measurements of the single-breath D(LCO) with the 3-equation method, as a measure of the heterogeneity of the distribution of gas exchange in the lung. RESULTS: Patients with complications had lower predicted postoperative FEV(1) (P < .001), lower predicted postoperative D(LCO) (P < .001), lower predicted postoperative maximal oxygen uptake (P < .001), lower predicted postoperative increase in percent-of-predicted D(LCO) at 70% work load from at-rest percent-of-predicted D(LCO) (ΔD(LCO)%) (P < .001), lower predicted postoperative product (P < .001), and lower measured product (P = .004). Interestingly, diffusion heterogeneity index increased with exercise in [corrected] patients with complications but decreased with exercise in [corrected] patients without complications. CONCLUSIONS: The predicted postoperative variables, predicted postoperative product, measured product, and diffusion heterogeneity index are potentially useful predictors of complications in candidates for lung resection.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».