Use of 6-min walk distance to predict lung transplant-free survival in fibrosing non-IPF interstitial lung diseases
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Detecting disease progression in patients with fibrosing non-IPF interstitial lung diseases (ILDs) is challenging. We hypothesize that changes in 6-min walk distance (6MWD) from baseline, along with lung function measures, can predict survival and indicate clinically significant progression. Methods: Forced vital capacity (FVC), diffusing lung capacity (DLCO) and 6MWD were considered both at baseline and at 1 year in a discovery cohort (n=105) and in a validation cohort (n=138) from different centers. The primary endpoint was lung transplant (LTx)-free survival. Results: Average follow-up was 3 years in both cohorts. Combined incidence of deaths and LTx was 29% and 21%, respectively. No collinearity and no strong correlations were observed among FVC, DLCO and 6MWD longitudinal changes. While age, gender and BMI were not significant, 6MWD decline ≥24 m predicted LTx-free-survival significantly and independently from FVC and DLCO declines, with high sensitivity and specificity, in both the discovery and the validation cohorts. Although FVC and DLCO declines remained significant predictors of LTx-free survival, 6MWD decline was more accurate than the proposed ATS/ERS/JRS/ALAT functional criteria. Results were confirmed after stratifying patients by baseline FVC. Discussion: Longitudinal declines of 6MWD are associated with poor survival in fibrosing ILDs across a wide range of baseline severity, with high accuracy. 6MWD longitudinal decline is largely independent from lung function decline and may be integrated into the routine assessment of progression.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».