Predictive value of positional change in vital capacity to identify diaphragm dysfunction
Notice bibliographique
Résumé
Rationale: Sitting-to-supine fall in vital capacity (∆VC) can be used to help identify diaphragm dysfunction (DD), but its optimal predictive threshold value is uncertain. Our aim was to evaluate the diagnostic performance of ∆VC in identifying the presence of unilateral or bilateral DD. Methods: Patients referred to the diaphragm dysfunction clinic of our center (2017-2018) were included. All subjects had lung function testing (including measurement of ∆VC) and an ultrasound assessment of diaphragm thickening fraction (TFdi). Unilateral DD was defined as a single hemidiaphragm with TFdi ≤30% and bilateral DD as a mean TFdi value of both hemidiaphragms ≤30%. Clinical and physiological characteristics were compared across groups, and sensitivity/specificity analyses of ∆VC to identify DD were performed. Results: 84 patients were included (31 unilateral DD, 17 bilateral DD and 36 without significant DD). DD groups had similar age, gender and BMI (all p>0.05), but patients with bilateral DD had lower FVC, FEV1, MIP, TLC, ∆VC and more frequent orthopnea than patients with unilateral DD (all p<0.05). There was a significant correlation between TFdi and ∆VC (rho=-0.56, p<0.001). The optimal ∆VC value to identify bilateral DD was ≤-14% [AUC 0.97 (95%CI 0.93-1.00), p<0.001, with sensitivity and specificity of 100% and 86%, respectively]. No single threshold of ∆VC could accurately predict unilateral DD [AUC 0.57 (95%CI 0.43-0.71), p=0.35]. Conclusion: ∆VC performs poorly in identifying patients with unilateral DD. However, a ∆VC value ≤-14% is strongly associated with the presence of bilateral DD. These findings should be taken into account when using ∆VC in the evaluation of patients with suspected DD.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».