The lung clearance index as a monitoring tool in cystic fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: In cystic fibrosis, (CF) there is an urgent need for objective tests that can capture and track preclinical lung disease. The lung clearance index (LCI), the primary outcome measure of the multiple breath washout test, is an established endpoint in clinical trials but the clinical utility of the test remains poorly defined. The purpose of this review is to examine the key studies over the past years that have advanced our understanding of the role of the LCI in clinical practice. RECENT FINDINGS: The variability of LCI measurements increases with lung disease severity, and new evidence shows that between-visit changes in the LCI are therefore best expressed as a relative rather than an absolute change. A relative change of greater than 15% between visits is likely outside the intrinsic variability of the test and physiologically relevant. The LCI is feasible to perform and is a more sensitive outcome measure than forced expiratory volume in one second (FEV1). The LCI correlates with outcome measures such as structural MRI, and shows great promise in the routine clinical monitoring of CF lung disease, particularly in younger patients with milder disease. SUMMARY: Recent studies have progressed our understanding of the role of the LCI in clinical practice, but the exact clinical utility of the test in monitoring CF lung disease is still uncertain.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».