Novel clinical scores for occupational asthma due to exposure to high-molecular-weight agents
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Specific inhalation challenge (SIC) as the reference diagnostic test for occupational asthma (OA) is not widely available worldwide. We aimed to develop non-SIC-based models for OA. METHODS: Of 427 workers who were exposed to high-molecular-weight agents and referred to OA clinic at Montréal Sacré-Cœur Hospital between 1983 and 2016, we analysed 160 workers who completed non-specific bronchial hyper-responsiveness (NSBHR) tests and still worked 1 month before SIC. OA was defined as positive SIC. Logistic regression models were developed. The accuracy of the models was quantified using calibration and discrimination measures. Their internal validity was evaluated with bootstrapping procedures. The final models were translated into clinical scores and stratified into probability groups. RESULTS: The final model, which included age ≤40 years, rhinoconjunctivitis, inhaled corticosteroid use, agent type, NSBHR, and work-specific sensitisation had a reasonable internal validity. The area under the receiver operating characteristics curve (AUC) was 0.91 (95% CI 0.86 to 0.95), statistically significantly higher than the combination of positive NSBHR and work-specific sensitisation (AUC=0.84). The top 70% of the clinical scores (ie, the high probability group) showed a significantly higher sensitivity (96.4%vs86.9%) and negative predictive value (93.6%vs84.1%) than the combination of positive NSBHR and work-specific sensitisation (p value <0.001). CONCLUSIONS: We developed novel scores for OA induced by high-molecular-weight agents with excellent discrimination. It could be helpful for secondary-care physicians who have access to pulmonary function test and allergy testing in identifying subjects at a high risk of having OA and in deciding on appropriate referral to a tertiary centre.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».