High eosinophil counts predict decline in FEV<sub>1</sub>: results from the CanCOLD study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The aim of this study was to examine the association between blood eosinophil levels and the decline in lung function in individuals aged >40 years from the general population. Methods The study evaluated the eosinophil counts from thawed blood in 1120 participants (mean age 65 years) from the prospective population-based Canadian Cohort of Obstructive Lung Disease (CanCOLD) study. Participants answered interviewer-administered respiratory questionnaires and performed pre-/post-bronchodilator spirometric tests at 18-month intervals; computed tomography (CT) imaging was performed at baseline. Statistical analyses to describe the relationship between eosinophil levels and decline in forced expiratory volume in 1 s (FEV 1 ) were performed using random mixed-effects regression models with adjustments for demographics, smoking, baseline FEV 1 , ever-asthma and history of exacerbations in the previous 12 months. CT measurements were compared between eosinophil subgroups using ANOVA. Results Participants who had a peripheral eosinophil count of ≥300 cells·µL −1 (n=273) had a greater decline in FEV 1 compared with those with eosinophil counts of <150 cells·µL −1 (n=430; p=0.003) (reference group) and 150–<300 cells·µL −1 (n=417; p=0.003). The absolute change in FEV 1 was −32.99 mL·year −1 for participants with eosinophil counts <150 cells·µL −1 ; −38.78 mL·year −1 for those with 150–<300 cells·µL −1 and −67.30 mL·year −1 for participants with ≥300 cells·µL −1 . In COPD, higher eosinophil count was associated with quantitative CT measurements reflecting both small and large airway abnormalities. Conclusion A blood eosinophil count of ≥300 cells·µL −1 is an independent risk factor for accelerated lung function decline in older adults and is related to undetected structural airway abnormalities.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».