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Enregistrement W4378674221 · doi:10.1152/physiol.2023.38.s1.5731335

Airway luminal area in long COVID patients compared to acute COVID-19 patients

2023· article· en· W4378674221 sur OpenAlexaff
Solomiia Zaremba, Alex Miller, Erik A. Ovrom, Jonathon W. Senefeld, Chad C. Wiggins, Paolo B. Dominelli, Michael J. Joyner, Brian T. Welch, Andrew H. Ramsook

Notice bibliographique

RevuePhysiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLong-Term Effects of COVID-19
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)AirwayLumen (anatomy)BronchusSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Respiratory systemPulmonary function testingComputed tomographyInternal medicineCardiologyRadiologyLungRespiratory diseaseSurgeryDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Patients with respiratory manifestations of acute COVID-19 infection have enlarged luminal areas of central conducting airways demonstrated on computed tomography imaging and abnormal pulmonary function. In some cases, COVID-19 symptoms may persist for more than 4 weeks, referred to as long COVID, and the effect on airway luminal area remains unknown. Herein, we report airway luminal cross-sections areas among a long COVID group, compared to individuals with an acute COVID-19. We aim to investigate if large conducting airways sizes are different between acute COVID-19 and long COVID patients. Methods: A cohort of 181 people with long COVID were screened, of which 20 people (9 men, 11 women; 55.9 ± 14.1 years) were included in analyses. Twenty age, height, and sex matched patients with an acute (< 4 weeks of persistent symptoms from diagnosis) COVID-19 infection (55.7 ± 15.2 years) served as a comparison group. We used a three-dimensional reconstruction of computed tomography imaging to measure luminal areas of the trachea, right and left main bronchi, bronchus intermediate, right and left upper lobe, and left lower lobe bronchi at proximal, middle, and distal cross-sectional points in both groups. Airway luminal area was taken as the average of the three points. We compared average lumen area of long COVID patients with acute COVID-19 individuals, using an independent samples t-test. Results: We found no significant difference comparing measurements of the following airway luminal cross-sectional areas: trachea (277.7 ± 100.4 vs. 268.0 ± 70.5 mm2 p=0.73), right main bronchus (191.0 ± 66.1 vs. 190.1 ± 49.0 mm2, p=0.96), bronchus intermediate (112.3 ± 33.4 vs. 109.3 ± 27.9 mm2, p=0.76), right upper lobe bronchus (74.4 ± 21.0 vs. 73.7 ± 25.5 mm2, p=0.92), left main bronchus (129.1 ± 50.1 vs. 136.9 ± 38.0 mm2, p=0.58), left lower lobe bronchus (57.8 ± 18.2 vs. 59.0 ± 13.4 mm2, p=0.82), and left upper lobe bronchus (80.1 ± 19.5 vs. 77.9 ± 22.9 mm2, p=0.75) in the long COVID and acute COVID-19 groups respectively. Conclusion: In patients with long COVID, compared to those with an acute COVID-19 infection, we did not see differences in central airway luminal areas. Further analysis of a larger cohort is needed to determine whether enlarged airway luminal areas, associated with acute COVID-19, persist in long COVID. This research will expand knowledge on functional consequences for patients with long COVID. Funding: F32HL154320 to JWS; 5R35HL139854 to MJJ. This is the full abstract presented at the American Physiology Summit 2023 meeting and is only available in HTML format. There are no additional versions or additional content available for this abstract. Physiology was not involved in the peer review process.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,309 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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