SPECT/CT to quantify early small airway disease and its relationship to clinical symptoms in smokers with normal lung function: a pilot study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Smokers frequently display respiratory symptoms despite the fact that their pulmonary function tests (PFTs) can be normal. Quantitative lung ventilation single-photon emission computed tomography (SPECT/CT) can provide a quantification of lung ventilatory homogeneity and could prove useful as an early marker of airway disease in smokers. We measured the effects of smoking on regional ventilation distribution in subjects with normal lung function and evaluated whether ventilation distribution in these subjects is related to lung function tests results and clinical symptoms. Methods: Subjects without any history of respiratory disease were prospectively recruited and separated in two groups: active smokers (AS: ≥10 cigarettes/day and history of ≥15 pack-years) and never smokers (NS: lifetime exposure of <5 cigarettes). All subjects performed PFTs (which had to be normal, defined as z-score values of forced expiratory volume in 1 s (FEV1), forced vital capacity (FVC), FEV1/FVC ratio, total lung capacity (TLC) residual volume and diffusion capacity (DLCO) all falling between -1.65 and +1.65) and underwent SPECT/CT with Technegas, which generated subject- specific ventilation heterogeneity maps. The area under the compensated coefficient of variation (CV) density curve for CV values > 40%, (AUC-CV40%) was used as the measure of ventilation heterogeneity. Results: = 0.009), which was significantly higher than that of FEV1 and DLCO. Discussion: In smokers with normal lung function, ventilatory inhomogeneities can be quantified using SPECT/CT. AUC-CV40% values are related to lung function decline and to respiratory symptomatology, suggesting a potential role for this marker in the evaluation of symptomatic smokers.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».