Predicting New-onset Exertional and Resting Hypoxemia in Fibrotic Interstitial Lung Disease
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Rationale Hypoxemia in fibrotic interstitial lung disease (ILD) indicates disease progression and is of prognostic significance. The onset of hypoxemia signifies disease progression and predicts mortality in fibrotic ILD. Accurately predicting new-onset exertional and resting hypoxemia prompts appropriate patient discussion and timely consideration of home oxygen. Objectives We derived and externally validated a risk prediction tool for both new-onset exertional and new-onset resting hypoxemia. Methods This study used ILD registries from Canada for the derivation cohort and from Australia and the United States for the validation cohort. New-onset exertional and resting hypoxemia were defined as nadir oxyhemoglobin saturation < 88% during 6-minute-walk tests, resting oxyhemoglobin saturation < 88%, or the initiation of ambulatory or continuous oxygen. Candidate predictors included patient demographics, ILD subtypes, and pulmonary function. Time-varying Cox regression was used to identify the top-performing prediction model according to Akaike information criterion and clinical usability. Model performance was assessed using Harrell’s C-index and goodness-of-fit (GoF) likelihood ratio test. A categorized risk prediction tool was developed. Results The best-performing prediction model for both new-onset exertional and new-onset resting hypoxemia included age, body mass index, a diagnosis of idiopathic pulmonary fibrosis, and percent predicted forced vital capacity and diffusing capacity of carbon monoxide. The risk prediction tool exhibited good performance for exertional hypoxemia (C-index, 0.70; GoF, P = 0.85) and resting hypoxemia (C-index, 0.77; GoF, P = 0.27) in the derivation cohort, with similar performance in the validation cohort except calibration for resting hypoxemia (GoF, P = 0.001). Conclusions This clinically applicable risk prediction tool predicted new-onset exertional and resting hypoxemia at 6 months in the derivation cohort and a diverse validation cohort. Suboptimal GoF in the validation cohort likely reflected overestimation of hypoxemia risk and indicated that the model is not flawed because of underestimation of hypoxemia.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».