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Enregistrement W4396901168 · doi:10.5694/mja2.52306

Which reference equation should we use for interpreting spirometry values for First Nations Australians? A cross‐sectional study

2024· article· en· W4396901168 sur OpenAlexaboutno aff
Andrew Collaro, Rachel E. Foong, Anne B. Chang, Julie M. Marchant, Tamara Blake, Johanna F. Cole, Glenn Pearson, Rebecca Hii, Henry Brown, Mark D. Chatfield, Graham L. Hall, Margaret S. McElrea

Notice bibliographique

RevueThe Medical Journal of Australia · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPrince Charles Hospital FoundationNational Health and Medical Research CouncilLung Foundation AustraliaCurtin University of TechnologyThoracic Society of Australia and New Zealand
Mots-clésSpirometryInterquartile rangeVital capacityCross-sectional studyMedicineDemographyLung functionPulmonary function testingGeographyGerontologyPhysical therapyAsthmaLungInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objectives To evaluate the suitability of the Global Lung Function Initiative (GLI)‐2012 other/mixed and GLI‐2022 global reference equations for evaluating the respiratory capacity of First Nations Australians. Design, setting Cross‐sectional study; analysis of spirometry data collected by three prospective studies in Queensland, the Northern Territory, and Western Australia between March 2015 and December 2022. Participants Opportunistically recruited First Nations participants in the Indigenous Respiratory Reference Values study (Queensland, Northern Territory; age, 3–25 years; 18 March 2015 – 24 November 2017), the Healthy Indigenous Lung Function Testing in Adults study (Queensland, Northern Territory; 18 years or older; 14 August 2019 – 15 December 2022) and the Many Healthy Lungs study (Western Australia; five years or older; 10 October 2018 – 7 November 2021). Main outcome measures Goodness of fit to spirometry data for each GLI reference equation, based on mean Z ‐score and its standard deviation, and proportions of participants with respiratory parameter values within 1.64 Z ‐scores of the mean value. Results Acceptable and repeatable forced expiratory volume in the first second (FEV 1 ) values were available for 2700 First Nations participants in the three trials; 1467 were classified as healthy and included in our analysis (1062 children, 405 adults). Their median age was 12 years (interquartile range, 9–19 years; range, 3–91 years), 768 (52%) were female, and 1013 were tested in rural or remote areas (69%). Acceptable and repeatable forced vital capacity (FVC) values were available for 1294 of the healthy participants (88%). The GLI‐2012 other/mixed and GLI‐2022 global equations provided good fits to the spirometry data; the race‐neutral GLI‐2022 global equation better accounted for the influence of ageing on FEV 1 and FVC, and of height on FVC. Using the GLI‐2012 other/mixed reference equation and after adjusting for age, sex, and height, mean FEV 1 (estimated difference, –0.34; 95% confidence interval [CI], –0.46 to –0.22) and FVC Z ‐scores (estimated difference, –0.45; 95% CI, –0.59 to –0.32) were lower for rural or remote than for urban participants, but their mean FEV 1 /FVC Z ‐score was higher (estimated difference, 0.14; 95% CI, 0.03–0.25). Conclusion The normal spirometry values of healthy First Nations Australians may be substantially higher than previously reported. Until more spirometry data are available for people in urban areas, the race‐neutral GLI‐2022 global or the GLI‐2012 other/mixed reference equations can be used when assessing the respiratory function of First Nations Australians.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,073
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,208
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,251 · 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.

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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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