Effect of altitude on spirometry values in Latin American: A GLI Network ERS Clinical Research Collaboration
Notice bibliographique
Résumé
The Latin American population is widely diverse in race and ethnicity; many individuals identified as mixed ethnicity makes selection of spirometry reference equations difficult. Additionally, 17% of Latin Americans live above 2500 meters above sea level which may influence lung development during childhood. Our aim was to investigate the role of altitude on spirometry, and whether a race-neutral reference equation (GLI-Global) fits subjects living at different altitudes. Methods: Data from 9 cities, classified as low (≤1500 m), moderate (1500-2500 m), and high (≧ 2500 m) altitude were collected. Z-scores for FEV1, FVC and FEV1/FVC were expressed using GLI-Global equations. Mixed-effects regression models were used to describe the differences in lung function across altitude adjusted for height, weight, BMI, sex, and age. Results: 4480 ‘healthy’ individuals (3 to 94 years) were included. Average FEV/FVC z-score did not differ between the three altitude groups, whereas at higher altitudes, GLI-Global underestimates FEV1 and FVC (Fig 1). Adjusted for other factors, altitude explained up to 32% of the variability in spirometry. Conclusion: Individuals at high altitude are likely to have their FEV1 and FVC underestimated using GLI-Global reference equations. Further work is needed to elucidate why people living at altitude have larger than predicted lung function.
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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 | 0,008 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».