Chest <scp>CT</scp>‐assessed comorbidities and all‐cause mortality risk in <scp>COPD</scp> patients in the <scp>BODE</scp> cohort
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: The availability of chest computed tomography (CT) imaging can help diagnose comorbidities associated with chronic obstructive pulmonary disease (COPD). Their systematic identification and relationship with all-cause mortality have not been explored. Furthermore, whether their CT-detected prevalence differs from clinical diagnosis is unknown. METHODS: The prevalence of 10 CT-assessed comorbidities was retrospectively determined at baseline in 379 patients (71% men) with mild to severe COPD attending pulmonary clinics. Anthropometrics, smoking history, dyspnoea, lung function, exercise capacity, BODE (BMI, Obstruction, Dyspnoea and Exercise capacity) index and exacerbations rate were recorded. The prevalence of CT-determined comorbidities was compared with that recorded clinically. Over a median of 78 months of observation, the independent association with all-cause mortality was analysed. A 'CT-comorbidome' graphically expressed the strength of their association with mortality risk. RESULTS: Coronary artery calcification, emphysema and bronchiectasis were the most prevalent comorbidities (79.8%, 62.7% and 33.9%, respectively). All were underdiagnosed before CT. Coronary artery calcium (hazard ratio [HR] 2.09; 95% CI 1.03-4.26, p = 0.042), bronchiectasis (HR 2.12; 95% CI 1.05-4.26, p = 0.036) and low psoas muscle density (HR 2.61; 95% CI 1.23-5.57, p = 0.010) were independently associated with all-cause mortality and helped define the 'CT-comorbidome'. CONCLUSION: This study of COPD patients shows that systematic detection of 10 CT-diagnosed comorbidities, most of which were not detected clinically, provides information of potential use to patients and clinicians caring for them.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».