Profil leicht verdampfender organischer Substanzen in der Ausatemluft von Kindern mit Mukoviszidose
Notice bibliographique
Résumé
Background Breath analysis by electronic nose technology has shown differences between healthy individuals and those with cystic fibrosis (CF), but whether these differences can be explained by airway infection alone is currently unclear. Methods In this cross-sectional observational study, a cloud-connected eNose, the SpiroNose, was used for breath profile analysis of clinically stable paediatric CF patients with airway microbiology cultures positive or negative for CF pathogens. Data-analysis involved advanced signal processing, ambient correction and statistics based on linear discriminant analysis and receiver operating characteristics (ROC) analysis. Results Breath from 100 children with CF (median ppFEV 1 91%) and 25 age matched healthy controls (HC) were analysed. The eNose distinguished between CF patients and HC with high accuracy (96.0%, AUC-ROC 0.985, 95% CI 0.966-1); similar differences from HC were also seen for CF with no CF pathogens (91.1%, AUC-ROC 0.994, CI 0.979-1) and for CFTR modulator treated patients (94.5%, AUC-ROC 0.999, CI 0.994-1). Within the CF group, eNose distinguished between those with airway cultures positive for any CF pathogen and no CF pathogens (79.0%, AUC-ROC 0.791, CI 0.669-0.913), as well as Staphylococcus aureus (SA) only vs. no CF pathogens on culture (78.1%, AUC-ROC 0.788, CI 0.665-0.91). Conclusions Differences in breath profiles between children with CF and controls cannot be explained by presence of CF pathogens alone. Breath profiles of CF patients with SA in airway cultures are distinct from those with no infection, suggesting the utility of eNose technology in the detection of this early CF pathogen in children with CF. Publication History Article published online: 21 September 2022 © 2022. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».