Intra-subject variability in oscillometry correlates with acute rejection and CLAD post-lung transplant
Notice bibliographique
Résumé
Background Chronic lung allograft dysfunction (CLAD) is the major cause of death post-lung transplantation, with acute cellular rejection (ACR) being the biggest contributing risk factor. Although patients are routinely monitored with spirometry, FEV1 is stable or improving in most ACR episodes. In contrast, oscillometry is highly sensitive to respiratory mechanics and shown to track graft injury associated with ACR and its improvement following treatment. We hypothesize that intra-subject variability in oscillometry measurements correlates with ACR and risk of CLAD. Methods Of 289 bilateral lung recipients enrolled for oscillometry prior to laboratory-based spirometry between December 2017 and March 2020, 230 had ≥ 3 months and 175 had ≥ 6 months of follow-up. While 37 patients developed CLAD, only 29 had oscillometry at time of CLAD onset and were included for analysis. These 29 CLAD patients were time-matched with 129 CLAD-free recipients. We performed multivariable regression to investigate the associations between variance in spirometry/oscillometry and the A-score, a cumulative index of ACR, as our predictor of primary interest. Conditional logistic regression models were built to investigate associations with CLAD. Results Multivariable regression showed that the A-score was positively associated with the variance in oscillometry measurements. Conditional logistic regression models revealed that higher variance in the oscillometry metrics of ventilatory inhomogeneity, X5, AX, and R5-19, was independently associated with increased risk of CLAD (p < 0.05); no association was found for variance in %predicted FEV1. Conclusion Oscillometry tracks graft injury and recovery post-transplant. Monitoring with oscillometry could facilitate earlier identification of graft injury, prompting investigation to identify treatable causes and decrease the risk of CLAD.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».