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Enregistrement W4386254567 · doi:10.1002/ppul.26649

Applicability of the Global Lung Function Initiative prediction equations in Hong Kong Chinese children

2023· article· en· W4386254567 sur OpenAlexaff
Kate Ching Ching Chan, Huichen Zhu, Michelle Yu, Hoi‐Man Yuen, Siyu Dai, Hui‐Yen Chin, Jonathan Choy, Jeffrey Chan, Dana Tsoi, Brian Siu, Chun Ting Au, Albert M. Li

Notice bibliographique

RevuePediatric Pulmonology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesChinese University of Hong Kong
Mots-clésMedicineSpirometryVital capacityLung functionDemographyPediatricsCardiologyInternal medicineAsthmaLungDiffusing capacity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 .

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 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)0,000
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,550

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,279 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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