M29 Fvc decline over 1 year predicts mortality but not subsequent fvc decline in patients with ipf
Notice bibliographique
Résumé
Introduction In the INPULSIS trials, nintedanib reduced disease progression by reducing FVC decline vs placebo in patients with IPF. Patients who completed an INPULSIS trial could receive open-label nintedanib in the extension trial INPULSIS-ON. Aim To assess the impact of FVC decline in INPULSIS on FVC decline and mortality in INPULSIS-ON. Methods Descriptive analysis of the proportions of nintedanib-treated patients who had FVC decline <10% or≥10% predicted (pred) from baseline to week 52 of INPULSIS and the proportions of patients in these groups who had FVC decline <10% pred,≥10% pred, or died in the first year of INPULSIS-ON. Results 430 patients received nintedanib in both INPULSIS and INPULSIS-ON. Of these, 89.1% had FVC decline <10% pred from baseline to week 52 of INPULSIS. FVC decline from baseline to week 52 in patients treated with nintedanib in INPULSIS did not predict FVC decline in the first year of INPULSIS-ON. Most patients (77.2%) had FVC decline <10% pred in the first year of INPULSIS-ON. Patients who had FVC decline ≥10% pred in INPULSIS had higher mortality in INPULSIS-ON than patients with FVC decline <10% pred. Conclusion Independent of FVC decline in the first year, most patients had FVC decline <10% pred with continued nintedanib for a second year. FVC decline ≥10% pred over 1 year did not predict subsequent FVC decline, but was associated with higher mortality. Please refer to page A261 for declarations of interest in relation to abstract M29.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».