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Enregistrement W2621060900 · doi:10.1136/bmjopen-2016-015381

Ventilatory function as a predictor of mortality in lifelong non-smokers: evidence from large British cohort studies

2017· article· en· W2621060900 sur OpenAlexaff
Ramyani Gupta, David P. Strachan

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensPopulation Health Research Institute
Organismes subventionnairesBritish Lung Foundation
Mots-clésMedicineCohort studyCohortEpidemiologyCohort effectGerontologyIntensive care medicineDemographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Reduced ventilatory function is an established predictor of all-cause mortality in general population cohorts. We sought to verify this in lifelong non-smokers, among whom confounding by active smoking can be excluded, and investigate associations with circulatory and cancer deaths. METHODS: In UK Biobank, among 149 343 white never-smokers aged 40-69 years at entry, 2401 deaths occurred over a mean of 6.5-year follow-up. In the Health Surveys for England (HSE) 1995, 1996, 2001 and Scottish Health Surveys (SHS) 1998 and 2003 combined, there were 500 deaths among 6579 white never-smokers aged 40-69 years at entry, followed for a mean of 13.9 years. SD (z) scores for forced expiratory volume in the first second (FEV1) and forced vital capacity (FVC) were derived using Global Lung Initiative 2012 reference equations. These z-scores were related to deaths from all causes, circulatory disease and cancers using proportional hazards models adjusted for age, sex, height, socioeconomic status, region and survey. RESULTS: In the HSE-SHS data set, decreasing z-scores for FEV1 (zFEV1) and FVC (zFVC) were each associated to a similar degree with increased all-cause mortality (hazard ratios per unit decrement 1.17, 95% CI 1.09 to 1.25 for zFEV1 and 1.19, 95% CI 1.10 to 1.28 for zFVC). This was replicated in Biobank (HRs 1.21, 95% CI 1.17 to 1.26 and 1.24, 1.19 to 1.29, respectively). zFEV1 and zFVC were less strongly associated with mortality from circulatory diseases in HSE-SHS (HR 1.22, 95% CI 1.06 to 1.40 for zFVC) than in Biobank (HR 1.47, 95% CI 1.35 to 1.60 for zFVC). For cancer mortality, HRs were more consistent between cohorts (for zFVC: HRs 1.12, 95% CI 1.01 to 1.24 in HSE-SHS and 1.10, 1.05 to 1.15 in Biobank). The strongest associations were with respiratory mortality (for zFVC: HRs 1.61, 95% CI 1.25 to 2.08 in HSE-SHS and 2.15, 1.77 to 2.61 in Biobank). CONCLUSIONS: Spirometric indices predicted mortality more strongly than systolic blood pressure or body mass index, emphasising the importance of promoting lung health in the general population, even among lifelong non-smokers.

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)0,002
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,126
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,331 · 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

Citations47
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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