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Enregistrement W2257628484 · doi:10.1164/rccm.201511-2219oc

Association between Functional Small Airway Disease and FEV1 Decline in Chronic Obstructive Pulmonary Disease

2016· article· en· W2257628484 sur OpenAlexaff
Surya P. Bhatt, Xavier Soler, Xin Wang, Susan Murray, Antonio Anzueto, Terri H. Beaty, Aladin M. Boriek, Richard Casaburi, Gerard J. Criner, Alejandro A. Díaz, Mark T. Dransfield, Douglas Curran‐Everett, Craig J. Galbán, Eric A. Hoffman, James C. Hogg, Ella A. Kazerooni, V. Kim, Gregory L. Kinney, Amir Lagstein, David A. Lynch, Barry J. Make, Fernando J. Martínez, Joe Ramsdell, Rishindra M. Reddy, Brian D. Ross, Harry B. Rossiter, Robert M. Steiner, Matthew Strand, Edwin J.R. van Beek, Emily S. Wan, George R. Washko, J. Michael Wells, Chris H. Wendt, Robert A. Wise, Edwin K. Silverman, James D. Crapo, Russell P. Bowler, MeiLan K. Han

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésMedicineInternal medicineObstructive lung diseaseCardiologyAirway obstructionCOPDAir trappingPulmonary diseaseLinear regressionAirwayLungSurgeryMathematicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: The small conducting airways are the major site of airflow obstruction in chronic obstructive pulmonary disease and may precede emphysema development. OBJECTIVES: We hypothesized a novel computed tomography (CT) biomarker of small airway disease predicts FEV1 decline. METHODS: We analyzed 1,508 current and former smokers from COPDGene with linear regression to assess predictors of change in FEV1 (ml/yr) over 5 years. Separate models for subjects without and with airflow obstruction were generated using baseline clinical and physiologic predictors in addition to two novel CT metrics created by parametric response mapping (PRM), a technique pairing inspiratory and expiratory CT images to define emphysema (PRM(emph)) and functional small airways disease (PRM(fSAD)), a measure of nonemphysematous air trapping. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: Mean (SD) rate of FEV1 decline in ml/yr for GOLD (Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease) 0-4 was as follows: 41.8 (47.7), 53.8 (57.1), 45.6 (61.1), 31.6 (43.6), and 5.1 (35.8), respectively (trend test for grades 1-4; P < 0.001). In multivariable linear regression, for participants without airflow obstruction, PRM(fSAD) but not PRM(emph) was associated with FEV1 decline (P < 0.001). In GOLD 1-4 participants, both PRM(fSAD) and PRM(emph) were associated with FEV1 decline (P < 0.001 and P = 0.001, respectively). Based on the model, the proportional contribution of the two CT metrics to FEV1 decline, relative to each other, was 87% versus 13% and 68% versus 32% for PRM(fSAD) and PRM(emph) in GOLD 1/2 and 3/4, respectively. CONCLUSIONS: CT-assessed functional small airway disease and emphysema are associated with FEV1 decline, but the association with functional small airway disease has greatest importance in mild-to-moderate stage chronic obstructive pulmonary disease where the rate of FEV1 decline is the greatest. Clinical trial registered with www.clinicaltrials.gov (NCT 00608764).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations390
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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