Oscillometry from the CanCOLD Cohort: correlation with spirometry and patient reported outcomes
Notice bibliographique
Résumé
Oscillometry (OS) offers faster and easier objective measures of lung function than spirometry (SP). We wished to characterize OS parameters within the CanCOLD cohort. 126 subjects from the Montreal CanCOLD site completed PROs (mMRC, COPD Assessment Tests, SGRQ), and performed SP (Medisoft, Sorinnes, Belgium) and OS (tremoFlo C-100, Thorasys, Canada) at the same visit. Subjects were divided into subgroups of Normal, AtRisk, GOLD1 and GOLD2+ as previously reported. Between group differences were sought using ANOVA and post hoc t-tests and associations between SP, PROs and ln transformed OS parameters (R5, R5-19, X5, AX) using Bonferroni corrected pairwise correlations. All GOLD2+ OS parameters differed from other groups; AX the most (median, IRQ: 20, 9, 29 cmH20/L vs. GOLD1 5, 2, 10; AtRisk 5, 2, 10; Normal 3, 2, 6, p<0.001 for all). Of SP parameters, FEV1 demonstrated the strongest correlations with OS. Of OS parameters, AX demonstrated the strongest correlations with SP (Table 1). The mMRC demonstrated the strongest correlation between PROs and both SP (FEV1 r=-0.46, FEV1% r=-0.49, FEV1/FVC r=-0.46, p<0.001 for all) and OS (R5 r=0.42, R5-19 r=0.33, X5 r=0.32 and AX r=0.40, p<0.001 for all). Our results suggest of OS parameters, AX may merit prospective exploration as an alternative to the FEV1 for diagnosis and management of COPD.
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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».