Cough in pulmonary rehabilitation: a retrospective analysis of responders and nonresponders
Notice bibliographique
Résumé
Background Pulmonary rehabilitation (PR) is essential for people with chronic respiratory diseases (CRDs), yet its impact on cough-related quality of life (CR-QoL) remains unexplored. We assessed the effects of PR on CR-QoL, described the characteristics of responders and nonresponders to PR, and explored determinants of responsiveness in this health domain in individuals with CRDs. Methods A retrospective study was conducted. We assessed CR-QoL using the Leicester Cough Questionnaire (LCQ) and the impact of the disease with the COPD Assessment Test (CAT), before and after PR. Cut-offs of <17.05 in LCQ total score and ≥10 in CAT were used to detect low CR-QoL and medium impact of the disease. Responders were defined as achieving a minimal clinically important difference (MCID) of ≥1.3 on the LCQ total score. Pre- versus post-PR analysis involved the t-test, Wilcoxon test or McNemar test and comparisons between groups included the independent t-test, Mann–Whitney U-test or Fisher's exact test. Logistic regression was employed to investigate factors influencing MCID achievement. Results 135 participants with CRDs (39% females; age 68±10 years; 61% COPD; forced expiratory volume in 1 s (FEV 1 ) % pred 62.6±23.0%) were included. After PR, significant improvements were observed in all LCQ domains and CAT. 31% of participants were identified as responders in the LCQ (36% females; age 66±10 years; 62% COPD; FEV 1 % pred 60.0±22.3%), showcasing significant differences in the LCQ and CAT compared to nonresponders. People with low CR-QoL and medium/high impact of the disease at baseline were 11 and 4 times more likely to respond to PR in CR-QoL, respectively. Conclusion PR enhances CR-QoL. Identification of CR-QoL and disease impact traits at baseline offers insights to optimise this outcome responsiveness to PR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,009 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».