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Enregistrement W4283399280 · doi:10.1183/23120541.00202-2022

Symptomatic smokers without COPD have physiological changes heralding the development of COPD

2022· article· en· W4283399280 sur OpenAlexaff
Erica Bazzan, Umberto Semenzato, Graziella Turato, Davide Biondini, Pablo Cubero, Marta Marín‐Oto, Marta Forner, Mariaenrica Tinè, Alvise Casara, Simonetta Baraldo, Paolo Spagnolo, José M. Marı́n, Marina Saetta, Manuel G. Cosío

Notice bibliographique

RevueERJ Open Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensMcGill UniversityChristie (Canada)
Organismes subventionnairesUniversità degli Studi di Padova
Mots-clésMedicineCOPDSpirometryDLCOChronic bronchitisInternal medicinePhysical therapyIntensive care medicineDiffusing capacityLungAsthmaLung function

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background COPD is a major health problem, mainly due to cigarette smoking. Most studies in COPD are dedicated to fully developed COPD in older subjects, even though development of COPD may start soon after smoking initiation. Therefore, there is a need to diagnose this “early disease” by detecting the initial events responsible for ultimate development of COPD. Methods Measurement of maximum mid expiratory flow between 25 and 75% of vital capacity (MMEF) in a routine spirometry, which detects small airways disease, was used to investigate if MMEF abnormalities in smokers without COPD (noCOPD) would relate to respiratory symptoms and identify smokers that might progress to COPD. For this purpose we studied 511 smokers, 302 COPD and 209 noCOPD, followed long term with spirometry including MMEF, diffusing capacity of the lung for carbon monoxide (DLCO), 6-min walk test (6MWT), Medical Research Council Dyspnoea Scale and COPD Assessment Test. Three spirometries V1,V2 and V3 (5±2.5 and 10±4 years apart from V1) were performed to assess functional decline and development of COPD. Results 65% of noCOPD had an abnormal MMEF (<80%) and 38% an abnormalDLCO. The NoCOPD with MMEF <80% group performed worse in the 6MWT (p=0.01), was more dyspnoeic (p=0.01) and had higher prevalence of chronic bronchitis than the noCOPD with MMEF>80% group (p=0.04). 21% of noCOPD with MMEF <80% and 2.7% with MMEF>80% developed COPD by V3 (p=0.0004). Conclusions The MMEF, a functional test available in a routine spirometry, can detect early lung abnormalities and identify the subset of symptomatic smokers with pathological changes that might lead to COPD.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,166
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations16
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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