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Enregistrement W2792024375 · doi:10.1152/japplphysiol.01031.2017

Oscillometry and pulmonary MRI measurements of ventilation heterogeneity in obstructive lung disease: relationship to quality of life and disease control

2018· article· en· W2792024375 sur OpenAlexafffund
Heather M. Young, Fumin Guo, Rachel L. Eddy, Geoffrey N. Maksym, Grace Párraga

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physiology · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Subatomic Physics Research
Établissements canadiensDalhousie UniversityWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGovernment of Canada
Mots-clésMedicineCOPDAsthmaVentilation (architecture)CardiologyAirway resistanceRespiratory systemLungInternal medicinePlethysmographRespiratory diseaseObstructive lung diseaseMagnetic resonance imagingRadiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ventilation heterogeneity is a hallmark finding in obstructive lung disease and may be evaluated using a variety of methods, including multiple-breath gas washout and pulmonary imaging. Such methods provide an opportunity to better understand the relationships between structural and functional abnormalities in the lungs, and their relationships with important clinical outcomes. We measured ventilation heterogeneity and respiratory impedance in 100 subjects [50 patients with asthma, 22 ex-smokers, and 28 patients with chronic obstructive pulmonary disease (COPD)] using oscillometry and hyperpolarized 3He magnetic resonance imaging (MRI) and determined their relationships with quality of life scores and disease control/exacerbations. We also coregistered MRI ventilation maps to a computational airway tree model to generate patient-specific respiratory impedance predictions for comparison with experimental measurements. In COPD and asthma patients, respectively, forced oscillation technique (FOT)-derived peripheral resistance (5–19 Hz) and MRI ventilation defect percentage (VDP) were significantly related to quality of life (FOT: COPD ρ = 0.4, P = 0.004; asthma ρ = −0.3, P = 0.04; VDP: COPD ρ = 0.6, P = 0.003; asthma ρ = −0.3, P = 0.04). Patients with poorly controlled asthma (Asthmatic Control Questionnaire >2) had significantly increased resistance (5 Hz: P = 0.01; 5–19 Hz: P = 0.006) and reactance (5 Hz: P = 0.03). FOT-derived peripheral resistance (5–19 Hz) was significantly related to VDP in patients with asthma and COPD patients (asthma: ρ = 0.5, P < 0.001; COPD: ρ = 0.5, P = 0.01), whereas total respiratory impedance was related to VDP only in patients with asthma (resistance 5 Hz: ρ = 0.3, P = 0.02; reactance 5 Hz: ρ = −0.5, P < 0.001). Model-predicted and FOT-measured reactance (5 Hz) were correlated in patients with asthma (ρ = 0.5, P = 0.001), whereas in COPD patients, model-predicted and FOT-measured resistance (5–19 Hz) were correlated (ρ = 0.5, P = 0.004). In summary, in patients with asthma and COPD patients, we observed significant, independent relationships for FOT-measured impedance and MRI ventilation heterogeneity measurements with one another and with quality of life scores. NEW & NOTEWORTHY In 100 patients, including patients with asthma and ex-smokers, 3He MRI ventilation heterogeneity and respiratory system impedance were correlated and both were independently related to quality of life scores and asthma control. These findings demonstrated the critical relationships between respiratory system impedance and ventilation heterogeneity and their role in determining quality of life and disease control. These observations underscore the dominant role that abnormalities in the lung periphery play in ventilation heterogeneity that results in patients’ symptoms.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations59
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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