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Enregistrement W2796621971 · doi:10.1111/ctr.13233

Quantitative chest <scp>CT</scp> for subtyping chronic lung allograft dysfunction and its association with survival

2018· article· en· W2796621971 sur OpenAlexaff
Miho Horie, Pascal Salazar, Tomohito Saito, Matthew Binnie, Kristy K. Brock, Kazuhiro Yasufuku, S. Azad, Shaf Keshavjee, Tereza Martinu, Narinder Paul

Notice bibliographique

RevueClinical Transplantation · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesToshiba Medical Systems
Mots-clésBronchiolitis obliteransMedicinePercentileProportional hazards modelLungSurvival analysisHazard ratioPulmonary function testingInternal medicineUnivariate analysisRadiologyLung transplantationMultivariate analysisStatisticsConfidence interval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Chronic lung allograft dysfunction (CLAD) is a major cause of mortality in lung transplant recipients. CLAD can be sub-divided into at least 2 subtypes with distinct mortality risk characteristics: restrictive allograft syndrome (RAS), which demonstrates increased overall computed tomography (CT) lung density in contrast with bronchiolitis obliterans syndrome (BOS), which demonstrates reduced overall CT lung density. This study aimed to evaluate a reader-independent quantitative density metric (QDM) derived from CT histograms to associate with CLAD survival. A retrospective study evaluated CT scans corresponding to CLAD onset using pulmonary function tests in 74 patients (23 RAS, 51 BOS). Two different QDM values (QDM1 and QDM2) were calculated using CT lung density histograms. Calculation of QDM1 includes the extreme edges of the histogram. Calculation of QDM2 includes the central region of the histogram. Kaplan-Meier analysis and Cox regression analysis were used for CLAD prognosis. Higher QDM values were significantly associated with decreased survival. The hazard ratio for death was 3.2 times higher at the 75th percentile compared to the 25th percentile using QDM1 in a univariate model. QDM may associate with CLAD patient prognosis.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,169
Score d'incertitude au seuil0,697

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,081
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations21
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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