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Enregistrement W4321638904 · doi:10.1183/23120541.00523-2022

Quantitative computed tomography and visual emphysema scores: association with lung function decline

2023· article· en· W4321638904 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueERJ Open Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensRoyal Victoria HospitalMcGill University Health CentreUniversity of British ColumbiaToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesGovernment of OntarioCanada Research ChairsMcGill UniversityUniversity of TorontoNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaJohns Hopkins University
Mots-clésMedicineCOPDSpirometryLinear regressionQuantitative computed tomographyInternal medicineComputed tomographyRadiologyCardiologyNuclear medicineAsthmaBone density

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Computed tomography (CT) visual emphysema score is a better predictor of mortality than single quantitative CT emphysema measurements in COPD, but there are numerous CT measurements that reflect COPD-related disease features. The purpose of this study was to determine if linear combinations of quantitative CT measurements by principal component analysis (PCA) have a greater association with forced expiratory volume in 1 s (FEV 1 ) lower limit of normal (LLN) annualised change (ΔFEV 1 ) than visual emphysema score in COPD. Methods In this retrospective, longitudinal study, demographic, spirometry and CT images were acquired. CT visual emphysema score and quantitative analysis were performed; low attenuation area <950 HU (LAA 950 ) and 12 other quantitative CT measurements were investigated. PCA was used for CT feature extraction. Multiple linear regression models for baseline FEV 1 LLN and 6-year ΔFEV 1 were used to determine associations with visual emphysema score and CT measurements. A total of 725 participants were analysed (n=299 never-smokers, n=242 at-risk and n=184 COPD). Results Quantitative CT measures (LAA 950 and PCA components) were independently statistically significant (p<0.05) in predicting baseline FEV 1 LLN, whereas visual emphysema score was not statistically significant in any baseline model. When predicting 6-year ΔFEV 1 , only visual emphysema score was significant (p<0.05) in models with LAA 950 and PCA combination of emphysema measurements. In the model with PCA using all CT measurements predicting 6-year ΔFEV 1 , visual emphysema score (p=0.021) along with one PCA component (p=0.004) were statistically significant. Conclusions PCA with a combination of CT measurements reflecting several different COPD-related disease features independently predicted baseline lung function and increased the relative importance of quantitative CT compared with visual emphysema score for predicting lung function decline.

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.

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)0,003
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 enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,652

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,430
Écart entre enseignants0,359 · 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