Usefulness of FEV<sub>1</sub>/SVC to uncover airflow obstruction in subjects with preserved FEV<sub>1</sub>/FVC
Notice bibliographique
Résumé
Background: Forced vital capacity (FVC) may substantially underestimate slow expiratory VC (SVC) in patients with airflow obstruction thereby leading to a “pseudo-normal” FEV1/FVC (i.e., ≥ 0.7 and/or ≥ lower limit of normality (LLN)). It remains unclear in which specific circumstances FEV1/SVC would be helpful to uncover airway obstruction despite preserved FEV1/FVC. Methods: 15,801 consecutive spirometric measurements showing pre-bronchodilator FEV1/SVC < 0.7 and/or Results: Twenty percent (3,031/15,801) of subjects with FEV1/SVC < 0.7 had FEV1/FVC ≥ 0.7. Among those presenting with both ratios < 0.7, 51.8% had FEV1/SVC < LLN but FEV1/FVC ≥ LLN. Most patients diagnosed with airflow obstruction only by FEV1/SVC had mild disease. However, they did present with lower FEF25-75%, higher residual volume and higher specific airway resistance than those with preserved FEV1/FVC (p<0.01). Prevalence of airflow obstruction diagnosed only by FEV1/SVC increased markedly as a function of body mass index (BMI) (e.g., 11.9% in subjects with BMI < 25 kg/m2 to 33.4% in those with BMI > 40 kg/m2; p<0.05)). In fact, logistic regression analysis revealed that age < 60 yrs (odds ratio (95% confidence interval)= 1.36 (1.25-1.48)), BMI > 30 kg/m2 (2.04 (1.88-2.21)) and FEV1 > 75% predicted (1.21 (1.10-1.32)) were associated with airflow obstruction diagnosed only by FEV1/SVC (p<0.001). Conclusion: Compared to FVC, SVC increases the sensitivity of spirometry to detect mild airflow obstruction regardless the defining criterion (<0.7 or 1.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».