Use FEV1/FVC <i>Z</i> -Score Staging to Minimize Sex and Age Bias in Staging Chronic Obstructive Pulmonary Disease
Notice bibliographique
Résumé
chronic obstructive pulmonary disease (COPD): STaging of Airflow obstruction by Ratio (STAR), an FEV 1 /FVC-based stratification approach (using FEV 1 /FVC thresholds of >0.60 to ,0.70, >0.50 to ,0.60, >0.40 to ,0.50, and ,0.40, respectively, for stages 1-4).The predictive performance for 10-year mortality of STAR grades was comparable with that of the conventional FEV 1 % predicted (ppFEV 1 )-based stratification, Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease (GOLD) grades (2).Moreover, STAR showed a more uniform gradation of disease severity, as it provided better ability to discriminate survival between mild COPD (stage 1) and non-COPD compared with the GOLD stages.Recently, several studies have shown the clinical importance of preserved ratio impaired spirometry (PRISm; FEV 1 /FVC > 0.70 and ppFEV 1 , 0.80), especially for its high incidence of COPD and poor prognosis (3, 4).Nonetheless, subjects with PRISm may be often overlooked, as it does not meet the conventional criterion for COPD (FEV 1 /FVC , 0.70) (2).Given the rising interest in the epidemiologic issues of PRISm, physicians today may have to investigate the implications of impaired ppFEV 1 , including PRISm, together with COPD in clinical research.In the study by Bhatt and colleagues (1), non-COPD was defined as FEV 1 /FVC > 0.70 regardless the value of ppFEV 1 , which is in line with GOLD standards; subjects with PRISm were included in the non-COPD group.According to Figure 1 in Bhatt and colleagues' paper, ppFEV 1 in subjects without COPD was distributed unfavorably to that in GOLD stage 1 subjects, whereas ppFEV 1 was higher in subjects without COPD than in STAR stage 1.As a decrease in ppFEV 1 has been known to be a strong risk factor for COPD morbidity and mortality (5, 6), the discrepancy in overall survival between STAR stage 1 and GOLD stage 1 was considered sensible to the difference in ppFEV 1 between them.Therefore, to assess the impact of ppFEV 1 on all-cause mortality, it is crucial to stratify the entire cohort regardless of the values of FEV 1 /FVC (not only subjects with COPD) according to ppFEV 1 (i.e., ppFEV 1 thresholds of >0.80, >0.50 to ,0.80, >0.30 to ,0.50, and ,0.30) and to assess the mortality of each subgroup.In addition, a comparison of prognostic performance between ppFEV 1 and FEV 1 /FVC among all subjects might make physicians reconsider not only the severity grading but also the diagnostic criteria for COPD, as the cutoff points for the diagnosis of other major noncommunicable diseases (e.g., hypertension, diabetes, dyslipidemia) were established on the evidence of morbidity and mortality.In conclusion, the work by Bhatt and colleagues (1) is intriguing, in that FEV 1 /FVC-a simply calculable biomarker without age-, gender-, height-, and race-dependent predicted values-could be helpful in evaluating disease severity as well as diagnosing COPD.We believe that this new STAR can create a STIR in clinical practice and the management of COPD.
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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 | 0,018 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».