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This Is What COVID-19 Survival Looks Like: 129Xe MRI, Oscillometry and Pulmonary Function Measurements

2021· article· en· W3176487952 sur OpenAlexaff
Alexander M. Matheson, Marrissa J. McIntosh, Yasal Rajapaksa, Inderdeep Dhaliwal, Michael D. Nicholson, Grace Párraga

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Subatomic Physics Research
Établissements canadiensLondon Health Sciences CentreRobarts Clinical TrialsWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Pulmonary function testingCardiologyInternal medicineIntensive care medicinePathologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: COVID-19 lung infection has severe consequences that may persist following recovery including impaired oxygen transfer and local and systemic inflammation.1 Although the long-term consequences of COVID-19 are poorly understood, preliminary CT evidence suggests permanent structural damage2 may reduce lung function in some survivors. Oscillometry and multiple breath washout (MBW) may be well suited to detecting small airway abnormalities due to increased sensitivity to heterogeneous small airway and alveolar tissue abnormalities compared to spirometry.3,4 Likewise, inhaled 129Xe MRI provides a unique, quantitative measures of airway and alveolar structure/function through ventilation defect percent (VDP) and the apparent diffusion coefficient (ADC).5 We hypothesized that 129Xe MRI, oscillometry and MBW would reveal abnormal findings in the absence of abnormal pulmonary function test results in COVID-19 survivors. METHODS: Participants with a positive COVID-19 test that were being followed for long-term sequelae provided written informed consent up to three months post-recovery to 129Xe MRI, MBW, oscillometry and spirometry. Ventilation defect percent (VDP) and ADC were calculated using semi-automated segmentation tools.6 Significant differences were determined using paired-sample t-tests. RESULTS: Participants without prior history of chronic respiratory disease (n=8), those with a prior diagnosis of COPD (n=2) and asthma (n=4) were recruited. Mean FEV1 was normal with no post-bronchodilator (post-BD) response (pre-BD=88±19%pred, post-BD=88±20%pred, p=.87), however MBW lung clearance index (LCI) significantly increased (pre-BD=130±46%pred, post-BD=153±47%pred, p=.02). 129Xe MRI VDP was abnormal (pre-BD=7±7%, post-BD=6±5%, p=.46) while ADC (0.052±0.003cm2/s) was similar to values previously evaluated in participants with COPD.7,8 Airway resistance (pre-BD=0.85±0.69, post-BD=0.56±0.72 cmH2O·s/L, p=.010) and reactance (pre-BD=14±13 cmH2O/L, post-BD=9±9 cmH2O/L, p=.036) significantly improved post-BD, were elevated, and similar to previously reported asthma and COPD values.9 No significant post-BD differences were observed between participants with and without obstructive diseases. CONCLUSIONS: Abnormal ADC and VDP in symptomatic participants after COVID-19 recovery were consistent with small airway and alveolar damage. Abnormal oscillometry measurements improved post-bronchodilator, suggesting small airway damage and decreased tissue elastance. An unexpected increase in LCI post-bronchodilator warrants further investigation and may be due to preferential bronchodilator response in certain airways. 129Xe MRI, oscillometry and MBW measurements detect lung function impairment in survivors and may provide useful measures for longitudinal monitoring and treatment response.

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 enseignants0,002
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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,059
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,255 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
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