A new spirometry-based algorithm to predict occupational pulmonary restrictive impairment
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Spirometry is often included in workplace-based respiratory surveillance programmes but its performance in the identification of restrictive lung disease is poor, especially when the prevalence of this condition is low in the tested population. AIMS: To improve the specificity (Sp) and positive predictive value (PPV) of current spirometry-based algorithms in the diagnosis of restrictive pulmonary impairment in the workplace and to reduce the proportion of false positives findings and, as a result, unnecessary referrals for lung volume measurements. METHODS: We re-analysed two studies of hospital patients, respectively used to derive and validate a recommended spirometry-based algorithm [forced vital capacity (FVC) < 85% predicted and forced expiratory volume in 1 s (FEV1)/FVC > 55%] for the recognition of restrictive pulmonary impairment. We used true lung restrictive cases as a reference standard in 2×2 contingency tables to estimate sensitivity (Sn), Sp and PPV and negative predictive values for each diagnostic cut-off. We simulated a working population aged <65 years and with a disease prevalence ranging 1-10% and compared our best algorithm with those previously reported using receiver operating characteristic curves. RESULTS: There were 376 patients available from the two studies for inclusion. Our best algorithm (FVC < 70% predicted and FEV1/FVC ≥ 70%) achieved the highest Sp (96%) and PPV (67 and 15% for a disease prevalence of 10 and 1%, respectively) with the lowest proportion of false positives (4%); its high Sn (71%) predicted the highest proportion of correctly classified restrictive cases (91%). CONCLUSIONS: Our new spirometry-based algorithm may be adopted to accurately exclude pulmonary restriction and to possibly reduce unnecessary lung volume testing in an occupational health setting.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».