Applicability of the Global Lung Function Initiative prediction equations in Hong Kong Chinese children
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background and Objective This study aimed to assess the applicability of the Global Lung Function Initiative (GLI) prediction equations for spirometry in Hong Kong children and to develop prediction equations based on the Generalized Additive Models for Location, Scale, and Shape (GAMLSS) modeling. Methods Healthy Chinese children and adolescents aged 6–17 years old were recruited from randomly selected schools to undergo spirometry. The measurements were transformed to z ‐score according to the GLI‐2012 equations for South East (SE) Asians and the GLI‐2022 global race‐neutral equations. Prediction equations for spirometric indices were developed with GAMLSS modeling to identify predictors. Results A total of 886 children (477 boys) with a mean age of 12.5 years (standard deviation [SD] 3.3 years) were included. By the GLI‐2012 SE Asian equations, positive mean z ‐scores were observed in forced expiratory volume in 1 s (FEV 1 ) (boys: 0.138 ± SD 0.828; girls: 0.206 ± 0.823) and forced vital capacity (FVC) (boys: 0.160 ± 0.930; girls: 0.310 ± 0.895) in both sexes. Negative mean z ‐scores were observed in FEV 1 /FVC ratio (boys: −0.018 ± 0.998; girls: −0.223 ± 0.897). In contrast, negative mean z ‐scores in FEV 1 and FVC, and positive mean z ‐scores in FEV 1 /FVC were observed when adopting the GLI‐2022 race‐neutral equations. The mean z ‐scores were all within the range of ±0.5. By GAMLSS models, age and height were significant predictors for all four spirometric indices, while weight was an additional predictor for FVC and FEV 1 . Conclusion Our study provided data supporting the applicability of the GLI prediction equations in Hong Kong Chinese children. The GLI‐2012 equations may underestimate FEV 1 and FVC, while the GLI‐2022 equations may overestimate the parameters, but the differences lie within the physiological limits. By GAMLSS modeling, weight was an additional predictor for FVC and FEV 1 .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».