Lung Clearance Index May Detect Early Peripheral Lung Disease in Sickle Cell Anemia
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale Chronic lung injury is common in sickle cell anemia (SCA) and worsens outcomes. Sensitive lung function tests might predict reversible disease that might benefit from therapeutic interventions. Objectives To evaluate whether lung clearance index (LCI) (measuring global ventilation inhomogeneity), intraacinar ventilation inhomogeneity (Sacin), and conductive ventilation inhomogeneity (Scond) are more frequently abnormal than lung volumes in young people with SCA. Methods Nitrogen multiple-breath washout, spirometry, and body plethysmography were cross-sectionally evaluated at steady state in subjects with SCA (hemoglobin SS) and healthy control subjects aged 8–21 years from London, United Kingdom. Results Thirty-five patients (51% boys, mean ± SD age, 16.4 ± 3.5 yr) and 31 control subjects (48% boys; 16.2 ± 3.2 yr) were tested. There were significant differences between the study and control groups in mean LCI (mean difference, 0.42 units; 95% confidence interval [CI], 0.22 to 0.63; P = 0.0001), Sacin (mean difference, 0.014 units; 95% CI, 0.001 to 0.026; P = 0.04), forced expiratory volume in 1 second (FEV1) (mean difference, −0.79 z-scores; 95% CI, −1.28 to −0.30; P = 0.002), forced vital capacity (FVC) (mean difference, −0.80 z-scores; 95% CI, −1.28 to −0.31, P = 0.002), and total lung capacity (mean difference, −0.76 z-scores; 95% CI, −1.25 to −0.29, P = 0.002), but not in Scond and FEV1-to-FVC ratio. Whereas 29% (10 of 35) of patients had LCI > 95th percentile of control subjects, 23% (8 of 35) had abnormal FEV1 (<5th percentile of the reference population). Conclusions LCI detected slightly more abnormalities than lung volumes in young people with SCA. Significant differences from control subjects in LCI and Sacin but not in Scond and FEV1-to-FVC ratio suggest that the lung function changes were most likely owing to patchy peripheral lung disease.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
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 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 ».