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Enregistrement W4294925589 · doi:10.1016/j.jcf.2022.09.001

Trajectories of early growth and subsequent lung function in cystic fibrosis: An observational study using UK and Canadian registry data

2022· article· en· W4294925589 sur OpenAlexaffabout
Amy MacDougall, Deborah Jarvis, Ruth H. Keogh, Cole Bowerman, Diana Bilton, Gwyneth Davies, S.B. Carr, Sanja Stanojevic

Notice bibliographique

RevueJournal of Cystic Fibrosis · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesCystic Fibrosis Trust
Mots-clésMedicineCystic fibrosisDemographyConfoundingPopulationObservational studyWeight gainPediatricsGerontologyInternal medicineBody weightEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Understanding the pulmonary impact of changes in early life nutritional status over time in a paediatric CF population may help inform how to use nutritional assessment to guide clinical care. National registry data provides an opportunity to study patterns of weight gain over time at the level of the individual, and thus to gain detailed understanding of the relationship between early weight trajectories and later lung function in children with Cystic Fibrosis (CF). METHODS: Using data from the United Kingdom (UK) and Canadian CF Registries, a mixed effects linear regression model was used to describe children's weight and BMI z-score trajectories from age 1 to 5 years. The intercept (weight-for-age at age 1) and slope (weight-for-age trajectory) from this model were then used as covariates in a linear regression of first lung function measurement at age 6 years. RESULTS: % predicted (UK: 3.78% (95% CI: 1.76; 4.70); Canada: 3.20% (95%CI: 1.76, 4.70)). These associations were reproduced for BMI z-scores and FVC% predicted. CONCLUSIONS: Early weight-for-age, specifically at age 1 year, and weight-for-age trajectories across early childhood are associated with later lung function. This relationship persists after adjustment for potential confounders. Current guidelines may need to be updated to place less emphasis on a specific cut-off (such as the 10th percentile) and encourage tracking of weight-for-age over time.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,980

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,256 · 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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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