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Enregistrement W4362722717 · doi:10.1016/j.acra.2023.03.010

129Xe MRI Ventilation Defects in Asthma: What is the Upper Limit of Normal and Minimal Clinically Important Difference?

2023· article· en· W4362722717 sur OpenAlexaff
Marrissa J. McIntosh, Alexander Biancaniello, H.K. Kooner, Anurag Bhalla, Hana Serajeddini, Cory Yamashita, Grace Párraga, Rachel L. Eddy

Notice bibliographique

RevueAcademic Radiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueAtomic and Subatomic Physics Research
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalUniversity of British ColumbiaWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinimal clinically important differenceMedicineConfidence intervalAsthmaSpirometryLimits of agreementNuclear medicineMean differencePhysical therapyInternal medicineRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The minimal clinically important difference (MCID) and upper limit of normal (ULN) for MRI ventilation defect percent (VDP) were previously reported for hyperpolarized 3He gas MRI. Hyperpolarized 129Xe VDP is more sensitive to airway dysfunction than 3He, therefore the objective of this study was to determine the ULN and MCID for 129Xe MRI VDP in healthy and asthma participants. We retrospectively evaluated healthy and asthma participants who underwent spirometry and 129XeMRI on a single visit; participants with asthma completed the asthma control questionnaire (ACQ-7). The MCID was estimated using distribution- (smallest detectable difference [SDD]) and anchor-based (ACQ-7) methods. Two observers measured VDP (semiautomated k-means-cluster segmentation algorithm) in 10 participants with asthma, five-times each in random order, to determine SDD. The ULN was estimated based on the 95% confidence interval of the relationships between VDP and age. Mean VDP was 1.6 ± 1.2% for healthy (n = 27) and 13.7 ± 12.9% for asthma participants (n = 55). ACQ-7 and VDP were correlated (r = .37, p = .006; VDP = 3.5·ACQ + 4.9). The anchor-based MCID was 1.75% while the mean SDD and distribution-based MCID was 2.25%. VDP was correlated with age for healthy participants (p = .56, p =.003; VDP = .04·Age-.01). The ULN for all healthy participants was 2.0%. By age tertiles, the ULN was 1.3% ages 18–39 years, 2.5% for 40–59 years and 3.8% for 60–79 years. The 129Xe MRI VDP MCID was estimated in participants with asthma; the ULN was estimated in healthy participants across a range of ages, both of which provide a way to interpret VDP measurements in clinical investigations.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,294 · 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

Citations25
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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