Correlation of respiratory oscillometry with CT image analysis in a prospective cohort of idiopathic pulmonary fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
Background Markers of idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) severity are based on measurements of forced vital capacity (FVC), diffusing capacity (DLCO) and CT. The pulmonary vessel volume (PVV) is a novel quantitative and independent prognostic structural indicator derived from automated CT analysis. The current prospective cross-sectional study investigated whether respiratory oscillometry provides complementary data to pulmonary function tests (PFTs) and is correlated with PVV. Methods From September 2019 to March 2020, we enrolled 89 patients with IPF diagnosed according to international guidelines. We performed standard spectral (5–37 Hz) and novel intrabreath tracking (10 Hz) oscillometry followed by PFTs. Patients were characterised with the gender-age-physiology (GAP) score. CT images within 6 months of oscillometry were analysed in a subgroup (26 patients) using automated lung texture analysis. Correlations between PFTs, oscillometry and imaging variables were investigated using different regression models. Findings The cohort (29F/60M; age=71.7±7.8 years) had mild IPF (%FVC=70±17, %DLCO=62±17). Spectral oscillometry revealed normal respiratory resistance, low reactance, especially during inspiration at 5 Hz (X5in), elevated reactance area and resonance frequency. Intrabreath oscillometry identified markedly low reactance at end-inspiration (XeI). XeI and X5in strongly correlated with FVC (r2=0.499 and 0.435) while XeI was highly (p=0.004) and uniquely correlated with the GAP score. XeI and PVV exhibited the strongest structural-functional relationship (r2=0.690), which remained significant after adjusting for %FVC, %DLCO and GAP score. Interpretation XeI is an independent marker of IPF severity that offers additional information to standard PFTs. The data provide a cogent rationale for adding oscillometry in IPF assessment.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».