Serial blood eosinophils and clinical outcome in patients with chronic obstructive pulmonary disease
Notice bibliographique
Résumé
Blood eosinophils have been suggested as a potential biomarker in chronic obstructive pulmonary disease (COPD), and their stability over time has been investigated in a few studies. However, the association between the stability of blood eosinophils and long-term clinical outcomes in COPD patients has yet to be fully elucidated. This study aimed to evaluate the stability of blood eosinophils and its association with clinical outcomes in COPD patients. In total, 299 COPD patients from the Korean Obstructive Lung Disease cohort with at least two blood eosinophil measurements were included. Patients were stratified according to a cut-off of 300 cells/μL, and the association between eosinophil changes and all-cause mortality was analysed. The annual decline in forced expiratory volume in 1 s (FEV 1 ), serial changes in St George’s Respiratory Questionnaire score (SGRQ), and exacerbations during follow-up were compared among eosinophil groups. Patients were stratified into three groups according to the blood eosinophil cut-off: persistently < 300 cells/μL (PL; n = 175), variable (V; n = 68), and persistently ≥300 cells/μL (PH; n = 56). There were no significant differences in baseline characteristics (age, sex, smoking, body mass index, use of inhaled corticosteroids, exacerbations in the previous year, FEV 1 (L or % predicted), or emphysema score) among the groups. During a median follow-up of 6.0 years, the PH group had a better survival rate than the PL group (adjusted mortality rate ratio, 0.29; 95% confidence interval, 0.09–0.97; P = 0.045). The PH group also showed improved symptoms and impact domains of SGRQ score compared to the PL group. No difference was found in annual FEV 1 decline or exacerbations during follow-up among the groups. Patients with persistently high blood eosinophils had a better survival rate than those with persistently low blood eosinophils. Serial follow-up of blood eosinophils could help to predict outcomes in COPD patients.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».