A Race-neutral Approach to the Interpretation of Lung Function Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale The use of self-reported race and ethnicity to interpret lung function measurements has historically assumed that the observed differences in lung function between racial and ethnic groups were because of thoracic cavity size differences relative to standing height. Very few studies have considered the influence of environmental and social determinants on pulmonary function. Consequently, the use of race and ethnicity-specific reference equations may further marginalize disadvantaged populations. Objectives To develop a race-neutral reference equation for spirometry interpretation. Methods National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) III data (n = 6,984) were reanalyzed with sitting height and the Cormic index to investigate whether body proportions were better predictors of lung function than race and ethnicity. Furthermore, the original GLI (Global Lung Function Initiative) data (n = 74,185) were reanalyzed with inverse-probability weights to create race-neutral GLI global (2022) equations. Measurements and Main Results The inclusion of sitting height slightly improved the statistical precision of reference equations compared with using standing height alone but did not explain observed differences in spirometry between the NHANES III race and ethnic groups. GLI global (2022) equations, which do not require the selection of race and ethnicity, had a similar fit to the GLI 2012 “other” equations and wider limits of normal. Conclusions The use of a single global spirometry equation reflects the wide range of lung function observed within and between populations. Given the inherent limitations of any reference equation, the use of GLI global equations to interpret spirometry requires careful consideration of an individual’s symptoms and medical history when used to make clinical, employment, and insurance decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».