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Enregistrement W2965046874 · doi:10.71781/31416

Effets de la greffe pulmonaire sur la densité minérale osseuse et l’anthropométrie des individus atteints de fibrose kystique

2018· dissertation· fr· W2965046874 sur OpenAlexaboutno aff
Gabrielle Durette

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2018
Typedissertation
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Sclerosis and Related Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bien que la perte de densité minérale osseuse (DMO) et l’évolution du poids après une greffe pulmonaire soient bien documentées, il en est autrement pour les greffés atteints de fibrose kystique (FK) où l’évolution à long terme demeure inconnue. Pourtant, ces éléments influencent la qualité de vie des patients; une faible DMO augmente le risque de fractures alors qu’un poids inadéquat augmente le risque de mortalité et la survenue de complications cardiométaboliques. Le présent projet de recherche vise donc à décrire l’évolution de la DMO et du poids suite à la greffe pulmonaire ainsi qu’à identifier les prédicteurs de leur variation à différents temps post-greffe. Pour ce faire, un devis rétrospectif sur dossiers médicaux a été employé chez une cohorte de 131 greffés pulmonaires atteints de FK transplantés au Centre hospitalier de l’Université de Montréal entre 2000 et 2015. Les paramètres osseux (DMO, bilan phosphocalcique, 25-OH-vitamine D, PTH, ostéocalcine, C-télopeptides), anthropométriques (taille, poids, IMC) et cliniques (médicaments et suppléments) des sujets ont été colligés en pré-greffe ainsi qu’au moment des suivis de 6 mois, 1 an, 2 ans, 5 ans et 10 ans post-greffe. Les variations de poids en kg par rapport au poids à la greffe et les variations annualisées de DMO depuis l’évaluation initiale ont été calculées. Nos résultats ont démontré en moyenne des gains de poids à tous les suivis post-greffe. La prévalence des individus en sous-poids a diminué entre l’évaluation (36,6 %), la greffe (26,0 %) et les suivis post-greffe (21,4 %, 11,6 %, 10,3 % et 8,5 %,) à l’exception du suivi de 10 ans (18,2 %). L’obésité, inexistante avant la greffe, a été observée chez 0,8 à 3,0 % des sujets en post-greffe. Les modèles de régression ont prédit fortement la variance de la variation du poids (kg) des quatre points de suivis post-greffe (r2 > 98,3 %). Le sexe, l’IMC à la greffe et l’IMC du suivi étudié se sont avérés des prédicteurs à tous les suivis. La durée de l’hospitalisation lors de la greffe l’a été au suivi de 6 mois. À court terme après la greffe, la perte de DMO entre l’évaluation pré-greffe et le suivi de 6 mois a été significativement plus prononcée au fémur qu’en lombaire. À moyen et long terme, une évolution positive a plutôt été observée. Les modèles de régression, quant à eux, ont prédit modestement la variance de la variation de la DMO (fémorale 1 an : r2 = 27,5 %, lombaire 1 an : r2 =28,3 % et fémorale 5 ans : r2 = 47,7 %). Notre étude a démontré que les individus en sous-poids au moment de l’évaluation pré-greffe parviennent à reprendre du poids de façon substantielle après la greffe. Une problématique de gain pondéral trop important est aussi observée chez certains, ce qui pourrait augmenter leur risque de complications cardiométaboliques. La perte de DMO observée entre l’évaluation initiale et six mois post-greffe se rétablie par la suite, mais n’engendre qu’un faible gain net de DMO par rapport à la DMO pré-greffe, qui était déjà abaissée. Ainsi, malgré l’initiation d’une thérapie aux bisphosphonates chez la majorité d’entre eux, les greffés FK conservent un statut osseux sous-optimal même dix ans après la greffe.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,030
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2018
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