Impact of Comorbidities on Mortality in Patients with Idiopathic Pulmonary Fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Comorbidities significantly influence the clinical course of idiopathic pulmonary fibrosis (IPF). However, their prognostic impact is not fully understood. We therefore aimed to determine the impact of comorbidities, as individual and as whole, on survival in IPF. METHODS: The database of a tertiary referral centre for interstitial lung diseases was reviewed for comorbidities, their treatments, their frequency and survival in IPF patients. RESULTS: 272 patients were identified of which 12% had no, 58% 1-3 and 30% 4-7 comorbidities, mainly cardiovascular, pulmonary and oncologic comorbidities. Median survival according to the frequency of comorbidities differed significantly with 66 months for patients without comorbidities, 48 months when 1-3 comorbidities were reported and 35 months when 4-7 comorbidities were prevalent (p = 0.004). A multivariate Cox proportional hazard analyses identified other cardiac diseases and lung cancer as significant predictors of death, gastro-oesophageal reflux disease (GERD) and diastolic dysfunction had a significant positive impact on survival. A significant impact of comorbidities associated therapies on survival was not discovered. This included the use of proton pump inhibitors at baseline, which was not associated with a survival benefit (p = 0.718). We also established a predictive tool for highly prevalent comorbidities, termed IPF comorbidome which demonstrates a new relationship of IPF and comorbidities. CONCLUSION: Comorbidities are frequent in IPF patients. Some comorbidities, especially lung cancer, mainly influence survival in IPF, while others such as GERD may inherit a more favourable effect. Moreover, their cumulative incidence impacts survival.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».