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Enregistrement W4389891656 · doi:10.32920/24625215

Computed Tomography Imaging Vessels, Airways and Emphysema: Association With Airflow Limitation in COPD

2023· preprint· en· W4389891656 sur OpenAlexaff
Huma Asghar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCOPDAirwayParenchymaMedicineVascular remodelling in the embryoCardiologyLungPathologyInternal medicineAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Parenchyma, airways and vessels are different compartments of the lung affected by chronic obstructive pulmonary disease (COPD). The impact of COPD on the parenchyma, known as emphysema, is characterized by tissue destruction, whereas disease in the airways and vessels manifests itself in terms of inflammation, structural remodelling/pruning. Emphysema has been shown to be associated with pruning of both airways and vessels and conventional measures of vascular remodelling may not be a sensitive measure of pruning/vessel loss because of proximal pruning of vessels resulting in their distal dilation. Therefore, this work focusses on development of a novel measurement of vascular loss, investigates the association between airway and vessel remodeling/loss and highlights relative contributions of different disease features towards airflow limitation in COPD. A significant association was found between measurements of airway and vascular pruning with our developed vascular measurement showing strongest association with airway measure, compared to the conventional measures of vascular loss, thus adding to its validity. Vascular alterations, airway remodelling and emphysematous destruction showed strongest relative association with airflow limitation in people who are at risk of developing COPD, mild COPD and moderate-severe COPD, respectively.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,264 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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