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Enregistrement W3214915956 · doi:10.1183/13993003.congress-2021.pa413

Air travel in chronic lung disease: can clinical variables predict response to the hypoxic challenge test?

2021· article· en· W3214915956 sur OpenAlexaff
Marie-Camille Soucy-Giguère, Bruno‐Pierre Dubé

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCOPDInternal medicineInterstitial lung diseaseRespiratory systemLungRespiratory diseaseReceiver operating characteristicGastroenterology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: In COPD, a sea-level SpO2>95% predicts a small risk of positive hypoxic challenge test (HCT), but data are scarce in other respiratory diseases. We aimed at evaluating the ability of clinical variables to predict HCT outcome in these patients. Methods: We studied all HCTs performed in our center between 2015 and 2019. Patients were grouped according to diagnosis: COPD, interstitial lung disease (ILD), cystic fibrosis (CF) and extra-pulmonary restrictive defect (EPR). Lung function tests and sea-level blood gases were used to predict HCT desaturation (ΔSpO2) and HCT outcome. The best predictors of ΔSpO2 and HCT outcome were analyzed using ROC analysis. The area under ROC were compared between predictors and the usual sea-level threshold of SpO2>95%. Results: 81 patients were included: 25 COPD, 23 ILD, 20 CF and 13 EPR. The variables most related to ΔSpO2 were residual volume (RV) for COPD (rho=0.68, p=0.02), sea-level PaCO2 for ILD (rho=-0.57, p=0.01), and RV and PaCO2 for EPR (rho=0.92, p=0.003 and rho=-0.64, p=0.03). No variables were significantly related to ΔSpO2 in CF patients. When predicting HCT outcome in COPD, ROC analysis for RV was not significant, but PaCO2 was predictive in ILD (AUROC=0.77, p=0.04) and EPR (AUROC=0.93, p=0.01, with cut-off value of PaCO2>43 mmHg showing a sensitivity and specificity of 80% and 100%). In ILD and EPR, the predictive value of PaCO2 was statistically higher than that of sea-level SpO2. Conclusion: In COPD and CF, no variables outperformed sea-level SpO2 to predict HCT outcome, while in ILD and EPR, sea-level PaCO2 was the best predictor. This should be taken into account when evaluating the need for an HCT in these populations.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,311 · 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
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