The variable relationship between changes in lung density and FEV1 in smokers
Notice bibliographique
Résumé
Background: Computed tomographic (CT) measures of lung density are potential intermediate study endpoints for clinical studies but to do so, the clinical associations of these changes must be understood and benchmarked against accepted clinical endpoints such as change in lung function. We investigated the relationship between changes in lung density and FEV1 in smokers with and without COPD. Methods: The 15th percentile of CT lung density was obtained from the scans of 3390 smokers who completed baseline and 5-yr follow-up COPDGene study visits. The relationship between the change in lung density and change in FEV1 was assessed using multivariable mixed models. Separate models were performed in smokers at risk, with PRISM (preserved ratio and impaired spirometry) smokers, and with COPD by GOLD stage. Results: In smokers with PRISM an increase in lung density was significantly associated with a decrease in FEV1 (estimate per 1 g/L increase, -3.0 mL P=0.007). In contrast, in GOLD 3-4 COPD, there was a direct relationship between loss of lung density and loss of lung function. One g/L decrease in lung density was associated with a decrease of 4.8 mL FEV1 (P=0.0003) over the 5-yr follow-up. Conclusion: A decline in lung density was associated with an increase or decrease in FEV1 based on disease severity. This FEV1-CT lung density relationship should be taken into account when using CT imaging as an endpoint in COPD longitudinal studies.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».