Noninvasive Investigations for the Early Detection of Chronic Airways Dysfunction Following Lung Transplantation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The diagnosis of chronic rejection after lung transplantation is limited by the lack of a reliable test to detect airways disease early. OBJECTIVES: To determine whether maximum midexpiratory flow (MMEF), or changes on high resolution computed tomography (HRCT) or ventilation/perfusion lung (V/Q) scans are sensitive and specific for early detection of bronchiolitis obliterans syndrome (BOS; forced expiratory volume in 1 s [FEV1] less than 80% post-transplant baseline) by evaluating long term survivors of lung transplantation at two sequential time points. METHODS: Twenty-two stable lung transplant recipients underwent spirometry, HRCT scanning and V/Q scanning 1.6 +/- 0.9 years and 3.1 +/- 1.1 years post-transplant (time points 1 and 2, respectively; mean +/- SD). RESULTS: Although HRCT was sensitive for the detection of BOS, it lacked specificity, and hence, there were no significant relationships between the presence of BOS and any of the HRCT parameters evaluated at time 1 or time 2. Of the V/Q parameters studied, the presence of heterogeneous perfusion (P=0.04, sensitivity 100%, specificity 33%) and segmental perfusion defects (P=0.04, sensitivity 60%, specificity 83%) were significantly related to BOS, but only at time 2. MMEF less than or equal to 75% post-transplant baseline was significantly related to the presence BOS at time 1 only (P=0.05, sensitivity 100%, specificity 47%). MMEF less than or equal to 75% post-transplant baseline at time 1 was sensitive for the development of BOS at time 2, but was limited by low specificity. CONCLUSIONS: In this group of lung transplant recipients, HRCT and V/Q scanning, as well as analysis of MMEF, did not add information that was clinically more useful than FEV1 for the early identification of chronic rejection.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».