Spirometric classifications of COPD severity as predictive markers for clinical outcomes: the HUNT Study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Rationale GOLD grades based on percent-predicted FEV 1 poorly predicts mortality. Studies have recommended alternative expressions of FEV 1 for the classification of COPD severity and they warrant investigation. Objective To compare the predictive abilities of ppFEV 1 (ppFEV 1 quartiles, GOLD grades, ATS/ERS grades), FEV 1 z-score (FEV 1 z-score quartiles, FEV 1 z-score grades), FEV 1 .Ht -2 (FEV 1 .Ht -2 quartiles, FEV 1 .Ht -2 grades), FEV 1 .Ht -3 (FEV 1 .Ht -3 quartiles), and FEV 1 Q (FEV 1 Q quartiles) to predict clinical outcomes. Methods People aged ≥40 years with COPD (n=890) who participated in the HUNT Study (1995-1997) were followed for 5 years (short-term) and up to 20.4 years (long-term). Survival analysis and time-dependent area under curve (AUC) were used to compare the predictive abilities. A regression tree approach was applied to obtain optimal cut-offs of different expressions of FEV 1 . The UK Biobank (n=6495) was used as a replication cohort with a 5-year follow-up. Results As a continuous variable, FEV 1 Q had the highest AUCs for all-cause mortality (short-term 70.2, long-term 68.3), respiratory mortality (short-term 68.4, long-term 67.7), cardiovascular mortality (short-term 63.1, long-term 62.3), COPD hospitalization (short-term 71.3, long-term 70.9), and pneumonia hospitalization (short-term 67.8, long-term 66.6), followed by FEV 1 .Ht -2 or FEV 1 .Ht -3 . Generally, similar results were observed for FEV 1 Q quartiles. The optimal cut-offs of FEV 1 Q had higher AUCs compared to GOLD grades for predicting short-term and long-term clinical outcomes. Similar results were found in UK Biobank. Conclusions FEV 1 Q best predicted the clinical outcomes and could improve the classification of COPD severity.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».