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Enregistrement W4302305116 · doi:10.3389/fphys.2022.980942

Characterization of chronic lung allograft dysfunction phenotypes using spectral and intrabreath oscillometry

2022· article· en· W4302305116 sur OpenAlexafffundabout
Anne Fu, Anastasiia Vasileva, Nour Hanafi, Natalia V. Belousova, Joyce Wu, Sarada Sriya Rajyam, Clodagh M. Ryan, Zoltán Hantos, Chung‐Wai Chow

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Physiology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Institutes of Health ResearchLung Health FoundationHungarian Scientific Research FundUniversity of TorontoCanadian Lung Association
Mots-clésMedicineLung transplantationCardiologySpirometryPulmonary function testingBronchiolitis obliteransInternal medicineLungRestrictive lung diseaseAsthma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Chronic lung allograft dysfunction (CLAD) is the major cause of death beyond 2 years after lung transplantation and develops in 50% of all patients by 5 years post-transplant. CLAD is diagnosed on the basis of a sustained drop of 20% for at least 3 months in the forced expiratory volume (FEV 1 ), compared to the best baseline value achieved post-transplant. CLAD presents as two main phenotypes: bronchiolitis obliterans syndrome (BOS) is more common and has better prognosis than restrictive allograft syndrome (RAS). Respiratory oscillometry is a different modality of lung function testing that is highly sensitive to lung mechanics. The current study investigated whether spectral and intrabreath oscillometry can differentiate between CLAD-free, BOS- and RAS-CLAD at CLAD onset, i.e., at the time of the initial 20% drop in the FEV 1 . Methods: A retrospective, cross-sectional analysis of 263 double lung transplant recipients who underwent paired testing with oscillometry and spirometry at the Toronto General Pulmonary Function Laboratory from 2017 to 2022 was conducted. All pulmonary function testing and CLAD diagnostics were performed following international guidelines. Statistical analysis was conducted using multiple comparisons. Findings: The RAS ( n = 6) spectral oscillometry pattern differs from CLAD-free ( n = 225) by right-ward shift of reactance curve similar to idiopathic pulmonary fibrosis whereas BOS ( n = 32) has a pattern similar to obstructive lung disease. Significant differences were found in most spectral and intrabreath parameters between BOS, RAS, and time-matched CLAD-free patients. Post-hoc analysis revealed these differences were primarily driven by BOS instead of RAS. While no differences were found between CLAD-free and RAS patients with regards to spectral oscillometry, the intrabreath metric of reactance at end-inspiration (XeI) was significantly different ( p < 0.05). BOS and RAS were differentiated by spectral oscillometry measure R5, and intrabreath resistance at end expiration, ReE ( p < 0.05 for both). Conclusion: Both spectral and intrabreath oscillometry can differentiate BOS-CLAD from CLAD-free states while intrabreath oscillometry, specifically XeI, can uniquely distinguish RAS-CLAD from CLAD-free. Spectral and intrabreath oscillometry offer complementary information regarding lung mechanics in CLAD patients to help distinguish the two phenotypes and could prove useful in prognostication.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,832
Score d'incertitude au seuil0,325

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations31
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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