The Prediction of Small Airway Dimensions Using Computed Tomography
Notice bibliographique
Résumé
Chronic obstructive pulmonary disease is characterized by destruction of the lung parenchyma and/or small airway narrowing. To determine whether the dimensions of relatively large airways assessed using computed tomography (CT) reflect small airway dimensions measured histologically, we assessed these variables in nonobstructed or mild to moderately obstructed patients having lobar resection for a peripheral tumor. For both CT and histology, the square root of the airway wall area (Aaw) was plotted versus lumen perimeter to estimate wall thickness. The wall area percentage was calculated as wall area/lumen area + wall area x 100. Although CT overestimated Aaw, the slopes of the relationships between the square root of Aaw and internal perimeter (Pi) measured with both techniques were related (CT slope = 0.2059 histology slope + 0.1701, R2 = 0.32, p < 0.01). The mean wall area percentage measured by CT for airways with a Pi of greater than 0.75 cm predicted the mean dimensions of the small airways with an internal diameter of 1.27 mm (R2 = 0.57, p < 0.01). We conclude that CT measurements of airways with a Pi of 0.75 cm or more could be used to estimate the dimensions of the small conducting airways, which are the site of airway obstruction in chronic obstructive pulmonary disease.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».