Adherence to home spirometry among patients with IPF: results from the INMARK trial
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Frequent home spirometry may offer advantages over intermittent clinic spirometry in patients with IPF by providing a more accurate estimate of lung function and enabling earlier detection of disease progression or acute exacerbations. However, poor adherence may limit feasibility. Aim: To assess adherence to home spirometry in subjects with IPF in the INMARK trial. Methods: Subjects with IPF and FVC ≥80% predicted were randomised to receive nintedanib or placebo for 12 weeks, followed by open-label nintedanib for 40 weeks. Subjects were asked to perform home spirometry at least once a week and ideally daily. Adherence was assessed as the number of weeks that a subject provided ≥1 home spirometry measurement divided by the number of weeks they were followed in the study. Analyses included all subjects who received ≥1 dose of trial medication. Results: Among 346 subjects, the proportion of subjects with 100% adherence decreased over the trial but remained above 50% (Figure). Over 52 weeks, mean adherence was 86% and median adherence was 96%. The mean number of home spirometry measurements was 3.4 per subject per week. Conclusions: In subjects with IPF and preserved FVC, adherence to home spirometry over 52 weeks decreased over time but remained at a level suggesting that home spirometry might have a role in monitoring lung function in patients with IPF in clinical trials and clinical practice.
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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 | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».