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Enregistrement W4389508506 · doi:10.1186/s12890-023-02806-9

Anticipating undiagnosed asthma in symptomatic adults with normal pre- and post-bronchodilator spirometry: a decision tool for bronchial challenge testing

2023· article· en· W4389508506 sur OpenAlexafffund
Sheojung Shin, George A. Whitmore, Louis‐Philippe Boulet, Marie‐Ève Boulay, Andréanne Côté, Céline Bergeron, Catherine Lemière, M. Diane Lougheed, Katherine L. Vandemheen, Gonzalo G. Alvarez, Sunita Mulpuru, Shawn D. Aaron

Notice bibliographique

RevueBMC Pulmonary Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensQueen's UniversityHôpital du Sacré-Cœur de MontréalVancouver General HospitalInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecMcGill UniversityOttawa HospitalUniversité LavalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de Québec, Université LavalOttawa Hospital Research InstituteUniversité Laval
Mots-clésMedicineAsthmaSpirometryBronchodilatorExhaled nitric oxideLogistic regressionUnivariate analysisPopulationInternal medicineReceiver operating characteristicNomogramArea under the curvePhysical therapyMultivariate analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Some patients with asthma demonstrate normal spirometry and remain undiagnosed without further testing. Objective To determine clinical predictors of asthma in symptomatic adults with normal spirometry, and to generate a tool to help clinicians decide who should undergo bronchial challenge testing (BCT). Methods Using random-digit dialling and population-based case-finding, we recruited adults from the community with respiratory symptoms and no previous history of diagnosed lung disease. Participants with normal pre- and post-bronchodilator spirometry subsequently underwent BCT. Asthma was diagnosed in those with symptoms and a methacholine provocative concentration (PC 20 ) of < 8 mg/ml. Sputum and blood eosinophils, and exhaled nitric oxide were measured. Univariate analyses identified potentially predictive variables, which were then used to construct a multivariable logistic regression model to predict asthma. Model sensitivity, specificity, and area under the receiver operating curve (AUC) were calculated. Results Of 132 symptomatic individuals with normal spirometry, 34 (26%) had asthma. Of those ultimately diagnosed with asthma, 33 (97%) answered ‘yes’ to a question asking whether they experienced cough, chest tightness or wheezing provoked by exercise or cold air. Other univariate predictors of asthma included female sex, pre-bronchodilator FEV1 percentage predicted, and percent positive change in FEV1 post bronchodilator. A multivariable model containing these predictive variables yielded an AUC of 0.82 (95% CI: 0.72–0.91), a sensitivity of 82%, and a specificity of 66%. The model was used to construct a nomogram to advise clinicians which patients should be prioritized for BCT. Conclusions Four readily available patient characteristics demonstrated a high sensitivity and AUC for predicting undiagnosed asthma in symptomatic adults with normal pre- and post-bronchodilator spirometry. These characteristics can potentially help clinicians to decide which individuals with normal spirometry should be investigated with bronchial challenge testing. However, further prospective validation of our decision tool is required.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,986

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,271 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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