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Enregistrement W4312278591 · doi:10.1183/13993003.congress-2022.2725

Determinants of DLCO and contribution to exercise capacity and symptoms

2022· article· en· W4312278591 sur OpenAlexaff
Eldar Priel, K. J. Killian, Imran Satia

Notice bibliographique

Revue01.05 - Clinical respiratory physiology, exercise and functional imaging · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDLCOPulmonary function testingSpirometryPopulationMedicineDiffusing capacityPulmonary Diffusing CapacityCardiologyInternal medicinePhysical therapyLungLung function

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The single breath diffusion capacity for carbon monoxide(DLCO) is part of comprehensive pulmonary function testing. Research questions: What are the factors that influence the DLCO, and how does the DCLO influence the intensity of symptoms and the maximum power output achieved during exercise? Methods: Incremental cardio-pulmonary exercise testing included pulmonary function testing, capillary blood gases and muscle strength at McMaster University Medical Center between 1988-2012. This allowed a quantitative analysis of these factors to the symptoms experienced on mBORG scale as power incrementally increased to the MPO achieved. Results: 37,672 subjects had DLCO measured. In the 16,298 with normal spirometry and exercise capacity, the DLCO equation was calculated. In the total population, the effort required to cycle, and breath intensified in a positively accelerating fashion with power and increased as the MPO achieved decreased. Interpretation: The DLCO is predominantly influenced by height, is 15% higher in males, and 6% higher per gram of haemoglobin. A lower DLCO is associated with an increase in symptom intensity, and a lower MPO during exercise

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
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 recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,305 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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