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Enregistrement W2587952826 · doi:10.1155/2017/6736239

Exhaled Nitric Oxide in Systemic Sclerosis Lung Disease

2017· article· en· W2587952826 sur OpenAlexafffund
Natalie K. Kozij, John Granton, Philip E. Silkoff, John Thenganatt, Shobha Chakravorty, Sindhu R. Johnson

Notice bibliographique

RevueCanadian Respiratory Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensToronto Western HospitalMount Sinai HospitalToronto General HospitalUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPfizer
Mots-clésExhaled nitric oxideMedicineInterstitial lung diseaseAlgorithmLungInternal medicineNuclear medicineMathematicsLung function

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background . Exhaled nitric oxide (eNO) is a potential biomarker to distinguish systemic sclerosis (SSc) associated pulmonary arterial hypertension (PAH) and interstitial lung disease (ILD). We evaluated the discriminative validity, feasibility, methods of eNO measurement, and magnitude of differences across lung diseases, disease-subsets (SSc, systemic lupus erythematosus), and healthy-controls. Methods . Consecutive subjects in the UHN Pulmonary Hypertension Programme were recruited. Exhaled nitric oxide was measured at 50 mL/s intervals using chemiluminescent detection. Alveolar and conducting airway NO were partitioned using a two-compartment model of axial diffusion (CMAD) and the trumpet model of axial diffusion (TMAD). Results . Sixty subjects were evaluated. Using the CMAD model, control subjects had lower median (IQR) alveolar NO than all PAH subjects (2.0 (1.5, 2.5) versus 3.14 ppb (2.3, 4.0),<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mml:mi>p</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mn fontstyle="italic">0.008</mml:mn></mml:math>). SSc-ILD had significantly lower median conducting airway NO compared to controls (1009.5 versus 1342.1 ml<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"><mml:mrow><mml:mo>⁎</mml:mo></mml:mrow></mml:math>ppb/s,<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"><mml:mi>p</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mn fontstyle="italic">0.04</mml:mn></mml:math>). SSc-PAH had increased median (IQR) alveolar NO compared to controls (3.3 (3.0, 5.7) versus 2.0 ppb (1.5, 2.5),<mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M4"><mml:mi>p</mml:mi><mml:mo>=</mml:mo><mml:mn fontstyle="italic">0.01</mml:mn></mml:math>). SSc-PAH conducting airway NO inversely correlated with DLCO ( r −0.88 (95% CI −0.99, −0.26)). Conclusion . We have demonstrated feasibility, identified that CMAD modeling is preferred in SSc, and reported the magnitude of differences across cases and controls. Our data supports discriminative validity of eNO in SSc lung disease.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,750

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,045
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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