Usefulness of FEV<sub>1</sub>/SVC to uncover airflow obstruction in subjects with preserved FEV<sub>1</sub>/FVC
Notice bibliographique
Résumé
<b>Background:</b> Forced vital capacity (FVC) may substantially underestimate slow expiratory VC (SVC) in patients with airflow obstruction thereby leading to a “pseudo-normal” FEV<sub>1</sub>/FVC (i.e., ≥ 0.7 and/or ≥ lower limit of normality (LLN)). It remains unclear in which specific circumstances FEV<sub>1</sub>/SVC would be helpful to uncover airway obstruction despite preserved FEV<sub>1</sub>/FVC. <b>Methods:</b> 15,801 consecutive spirometric measurements showing pre-bronchodilator FEV<sub>1</sub>/SVC < 0.7 and/or <LLN. <b>Results:</b> Twenty percent (3,031/15,801) of subjects with FEV<sub>1</sub>/SVC < 0.7 had FEV<sub>1</sub>/FVC ≥ 0.7. Among those presenting with both ratios < 0.7, 51.8% had FEV<sub>1</sub>/SVC < LLN but FEV<sub>1</sub>/FVC ≥ LLN. Most patients diagnosed with airflow obstruction only by FEV<sub>1</sub>/SVC had mild disease. However, they did present with lower FEF<sub>25-75%</sub>, higher residual volume and higher specific airway resistance than those with preserved FEV<sub>1</sub>/FVC (p<0.01). Prevalence of airflow obstruction diagnosed only by FEV<sub>1</sub>/SVC increased markedly as a function of body mass index (BMI) (e.g., 11.9% in subjects with BMI < 25 kg/m<sup>2</sup> to 33.4% in those with BMI > 40 kg/m<sup>2</sup>; 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/m<sup>2</sup> (2.04 (1.88-2.21)) and FEV<sub>1</sub> > 75% predicted (1.21 (1.10-1.32)) were associated with airflow obstruction diagnosed only by FEV<sub>1</sub>/SVC (p<0.001). <b>Conclusion:</b> Compared to FVC, SVC increases the sensitivity of spirometry to detect mild airflow obstruction regardless the defining criterion (<0.7 or <LLN). Slow VC maneuvers are particularly helpful to uncover airflow obstruction in younger and obese subjects with largely preserved FEV<sub>1</sub>.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».