Cardiopulmonary Exercise Testing Provides Additional Prognostic Information in Cystic Fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
RATIONALE: The prognostic value of cardiopulmonary exercise testing (CPET) for survival in cystic fibrosis (CF) in the context of current clinical management, when controlling for other known prognostic factors, is unclear. OBJECTIVES: peak) following rigorous adjustment for other predictors. METHODS: Data from 10 CF centers in Australia, Europe, and North America were collected retrospectively. A total of 510 patients completed a cycle CPET between January 2000 and December 2007, of which 433 fulfilled the criteria for a maximal effort. Time to death/lung transplantation was analyzed using Cox proportional hazards regression. In addition, phenotyping using hierarchical Ward clustering was performed to characterize high-risk subgroups. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: peak in % predicted (hazard ratio [HR], 0.964; 95% confidence interval [CI], 0.944-0.986), peak work rate (% predicted; HR, 0.969; 95% CI, 0.951-0.988), ventilatory equivalent for oxygen (HR, 1.085; 95% CI, 1.041-1.132), and carbon dioxide (HR, 1.060; 95% CI, 1.007-1.115) (all P < 0.05) were significant predictors of death or lung transplantation at 10-year follow-up. Phenotyping revealed that CPET-derived measures were important for clustering. We identified a high-risk cluster characterized by poor lung function, nutritional status, and exercise capacity. CONCLUSIONS: CPET provides additional prognostic information to established predictors of death/lung transplantation in CF. High-risk patients may especially benefit from regular monitoring of exercise capacity and exercise counseling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».