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Enregistrement W2990132422 · doi:10.1183/13993003.congress-2019.pa2638

Multiple breath washout testing after paediatric blood and marrow transplantation

2019· article· en· W2990132422 sur OpenAlexaff
Jonathan H. Rayment, Rodrigo Sandoval, Juliana Roden, Mark Chilvers, Kirk R. Schultz

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory viral infections research
Établissements canadiensBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSpirometryPulmonary function testingPopulationTransplantationLung transplantationPediatricsInternal medicineAsthma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Pulmonary chronic graft versus host disease (cGvHD) occurs in 5-10% of children after blood and marrow transplantation (BMT). Early disease is likely more responsive to treatment1. In older children and adults, multiple breath washout (MBW) testing is often abnormal after BMT2,3, suggesting a potential role in early disease detection. Objective: To assess lung function after BMT using MBW and spirometry in children as young as 3 years. Methods: Cross sectional analysis of children age 3 to 18 years, between 100 days and 5 years after allogenic BMT. All children attempted nitrogen MBW on the Exhalyzer D (EcoMedics). Children age 6 and over attempted spirometry. Preliminary Results: 44 children were eligible; 15 were tested to date. Median age was 11.9 years. 11/15 performed MBW and spirometry (Fig 1A); 4/15 performed MBW alone (Fig 1B). Median lung clearance index (LCI) was 7.5 (IQR 7.1, 8.0; 8/15 [53%] greater than 7.5). Median FEV1/FVC was 86% (IQR 82, 90); 1/11 [9%] less than 70%). Discussion: MBW is feasible in young children after BMT. LCI is abnormal in a significant proportion of children studied, despite normal spirometry, suggesting occult pulmonary dysfunction in this population. These data support the need for a longitudinal study to investigate the utility of this technique to monitor pulmonary function following BMT. References: 1. A Holbro Biol BMT. 2013;19 2. S Nyilas Chest. 2018;154 3. HH Uhlving Ped Pulm. 2015;50

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)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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