Relationships between slow vital capacity and measures of respiratory function on the ALSFRS-R
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: As declining respiratory muscle function commonly leads to disability and death in amyotrophic lateral sclerosis (ALS), respiratory measurements such as slow vital capacity (SVC) may predict disease progression. This study evaluated the relationship between SVC and symptoms measured by the revised ALS Functional Rating Scale (ALSFRS-R). METHODS: About 453 ALS placebo-treated patients from the EMPOWER trial (NCT01281189) were evaluated. Correlations between %predicted SVC and individual respiratory ALSFRS-R subdomain items, respiratory subdomain score (maximum score of 12), and total ALSFRS-R score (maximum score of 48) were evaluated using the Pearson correlation coefficient. Pearson's chi-squared test was used to evaluate changes from baseline to week 48 in ALSFRS-R respiratory symptom and respiratory subdomain scores in patients with baseline %predicted SVC above/below the median at baseline and with more slowly/more rapidly decreasing %predicted SVC. RESULTS: The %predicted SVC showed significant correlations with dyspnea, orthopnoea, respiratory insufficiency, respiratory subdomain score, and total ALSFRS-R score (all p < 0.0001). Patients with baseline SVC values < median were significantly more likely than those with baseline SVC ≥ median to have a change in total ALSFRS-R respiratory subdomain score from 12 to <12 (40.9% vs. 30.2%, p = 0.0358) and from ≥10 to <10 (41.6% vs. 24.4%, p = 0.0005). Additionally, patients with smaller declines in SVC over time were significantly more likely to have smaller decreases in their respiratory subdomain scores (p < 0.0001). CONCLUSIONS: The higher correlation between %predicted SVC and specific ALSFRS-R symptom scores in patients with rapidly versus more slowly progressing disease reinforces the importance of continually monitoring respiratory function throughout the disease course.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».