Pollution exposure in the first 3 months post transplant is associated with lower baseline FEV1 and higher CLAD risk
Notice bibliographique
Résumé
Background Exposure to air pollution post-lung transplant has been shown to decrease graft and patient survival. This study examines the impact of air pollution exposure in the first 3 months post-transplant on baseline (i.e., highest) forced expiratory volume in 1 second (FEV 1 ) achieved and development of chronic lung allograft dysfunction (CLAD). Methods Double-lung transplant recipients ( n = 82) were prospectively enrolled for comprehensive indoor and personal environmental monitoring at 6- and 12-week post transplant and followed for >4 years. Associations between clinical and exposure variables were investigated using an exposomics approach followed by analysis with a Cox proportional hazards model. Multivariable analyses were used to examine the impact of air pollution on baseline % predicted FEV 1 (defined as the average of the 2 highest values post transplant) and risk of CLAD. Results Multivariable analysis revealed a significant inverse relationship between personal black carbon (BC) levels and baseline % FEV 1 . The multivariable model indicated that patients with higher-than-median exposure to BC (>350 ng/m 3 ) attained a baseline % FEV 1 that was 8.8% lower than those with lower-than-median BC exposure ( p = 0.019). Cox proportional hazards model analysis revealed that patients with high personal BC exposure had a 2.4 times higher hazard risk for CLAD than patients with low BC exposure ( p = 0.045). Conclusions Higher personal BC levels during the first 3 months post-transplant decrease baseline FEV 1 and double the risk of CLAD. Strategies to reduce BC exposure early following a lung transplant may help improve lung function and long-term outcomes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».