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Enregistrement W2770777845 · doi:10.1513/annalsats.201707-570oc

<i>CFTR</i> Genotype and Maximal Exercise Capacity in Cystic Fibrosis. A Cross-Sectional Study

2017· article· en· W2770777845 sur OpenAlexaff
Thomas Radtke, Helge Hebestreit, Sabina Gallati, Jane E. Schneiderman, Julia Braun, Daniel Stevens, Erik H.J. Hulzebos, Tim Takken, Steven R. Boas, Don S. Urquhart, Larry C. Lands, Sergio Tejero, Aleksandar Sovtić, Tiffany Dwyer, Miloš Petrović, Ryan A. Harris, Chantal Karila, Daniela Savi, Jakob Usemann, Meir Mei‐Zahav, Elpis Hatziagorou, Félix Ratjen, Susi Kriemler

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Thoracic Society · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensMcGill UniversityDalhousie UniversityHospital for Sick ChildrenMontreal Children's HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCystic fibrosisMedicineCystic fibrosis transmembrane conductance regulatorGenotypeInternal medicineVO2 maxExercise intoleranceVital capacityCardiologyGastroenterologyCross-sectional studyEndocrinologyHeart rateHeart failurePathologyLungDiffusing capacityBiologyGeneticsBlood pressureGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: Cystic fibrosis transmembrane conductance regulator (CFTR) is expressed in human skeletal muscle cells. Variations of CFTR dysfunction among patients with cystic fibrosis may be an important determinant of maximal exercise capacity in cystic fibrosis. Previous studies on the relationship between CFTR genotype and maximal exercise capacity are scarce and contradictory. OBJECTIVES: This study was designed to explore factors influencing maximal exercise capacity, expressed as peak oxygen uptake (V.O2peak), with a specific focus on CFTR genotype in children and adults with cystic fibrosis. METHODS: In an international, multicenter, cross-sectional study, we collected data on CFTR genotype and cardiopulmonary exercise tests in patients with cystic fibrosis who were ages 8 years and older. CFTR mutations were classified into functional classes I–V. RESULTS: The final analysis included 726 patients (45% females; age range, 8–61 yr; forced expiratory volume in 1 s, 16 to 123% predicted) from 17 cystic fibrosis centers in North America, Europe, Australia, and Asia, all of whom had both valid maximal cardiopulmonary exercise tests and complete CFTR genotype data. Overall, patients exhibited exercise intolerance (V.O2peak, 77.3 ± 19.1% predicted), but values were comparable among different CFTR classes. We did not detect an association between CFTR genotype functional classes I–III and either V.O2peak (percent predicted) (adjusted β = −0.95; 95% CI, −4.18 to 2.29; P = 0.57) or maximum work rate (Wattmax) (adjusted β = −1.38; 95% CI, −5.04 to 2.27; P = 0.46) compared with classes IV–V. Those with at least one copy of a F508del-CFTR mutation and one copy of a class V mutation had a significantly lower V.O2peak (β = −8.24%; 95% CI, −14.53 to −2.99; P = 0.003) and lower Wattmax (adjusted β = −7.59%; 95% CI, −14.21 to −0.95; P = 0.025) than those with two copies of a class II mutation. On the basis of linear regression analysis adjusted for relevant confounders, lung function and body mass index were associated with V.O2peak. CONCLUSIONS: CFTR functional genotype class was not associated with maximal exercise capacity in patients with cystic fibrosis overall, but those with at least one copy of a F508del-CFTR mutation and a single class V mutation had lower maximal exercise capacity.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,434
Écart entre enseignants0,313 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations37
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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