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Enregistrement W4247409138 · doi:10.1097/00128594-200307000-00020

Selection of Patients for Lung Volume Reduction LVRS Using a Power Law Analysis of the Computed Tomographic Scan

2003· article· en· W4247409138 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueJournal of Bronchology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Invasive Vital Sign Monitoring
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLung volume reduction surgeryMedicineEmergency departmentNuclear medicineComputed tomographicLung volumesLungRadiologyComputed tomographyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Selection of Patients for Lung Volume Reduction LVRS Using a Power Law Analysis of the Computed Tomographic Scan Thorax. 2003;58:510–514. Coxson HO, Whittall KP, Nakano Y, Rogers RM, Sciurba FC, Keenan RJ, Hogg JC. University of British Columbia, McDonald Research Laboratories, St. Paul's Hospital, Department of Radiology, Vancouver General Hospital, Vancouver, BC, Canada; and Division of Pulmonary, Allergy and Critical Care Medicine, Department of Medicine, and Division of Thoracic Surgery, Department of Surgery, University of Pittsburgh Medical Center and School of Medicine, Pittsburgh, PA. Comments: This study was planned to test the hypothesis that patients respond better to lung volume reduction LVRS (LVRS) if their emphysema is confluent and predominantly located in the upper lobes. A density mask analysis was used to identify voxels inflated beyond 10.2 mL gas/g tissue (−910 HU) on preoperative and postoperative computed tomography scans from patients who underwent LVRS. These hyperinflated regions were considered to represent emphysematous lesions. A power law analysis was used to determine the relationship between the number (K) and size (A) of the emphysematous lesions in the whole lung and 2 anatomic regions using the power law equation Y = KA−D. The analysis was performed on 21 subjects who underwent bilateral LVRS using either video-assisted thoracoscopy (n = 17) or median sternotomy (n = 4). The analysis showed a positive correlation between the change in the power law exponent (D) and the change in exercise (Watts) after LVRS (r = 0.47, P = 0.03). There was also a negative correlation between the power law exponent D in the upper region of the lung preoperatively and the change in exercise after LVRS (r = −0.60, P < 0.05). The authors conclude that patients with large upper lobe lesions respond better to LVRS than patients with small uniformly distributed disease, and that power law analysis of lung computed tomography scans provides a quantitative method for determining the extent and location of emphysema within the lungs of patients with chronic obstructive pulmonary disease. This study informs us that quantitative analyses of computed tomography scans show a better correlation with pulmonary pathology and provide direct evidence that LVRS reduces both the volume of large emphysematous lesions (>5 mm diameter) and total lung volume. The recent studies from NETT have shown that an upper peripheral distribution of emphysema is predictive of improvement in cardiopulmonary exercise after LVRS. The power law analysis of the computed tomography scan, as described by Coxson and colleagues, seems capable of providing objective assessment of the extent and location of emphysema within the lungs of patients undergoing LVRS. Several studies have shown that subjects with a heterogeneous pattern of emphysema on computed tomography scanning respond better to LVRS than those with a homogeneous distribution. The radiologic technique described by Coxson and associates could help better identify patients with heterogeneous pattern of emphysema.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,227
Score d'incertitude au seuil0,309

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,224 · 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 tête enseignante, 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
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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