Using AI to expose the mechanisms of exertional dyspnoea in COPD: conflating “excessive” and “constrained” ventilation during incremental CPET
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is a need of novel paradigms to interpret cardiopulmonary exercise testing (CPET) which properly considers the neurobiological underpinnings of exertional dyspnoea. Aim: We tested a conceptual framework which relates complementary metrics of demand-capacity imbalance of the respiratory system with the severity of dyspnoea as exercise intensifies. Methods: An AI-based software (DyVe-X) determined the overall burden (i.e., considering all CPET data points) of sex- and age-adjusted metrics of “excessive ventilation” (↓ dynamic ventilatory reserve (VRdyn)), “constrained ventilation” (↓ dynamic inspiratory reserve based on tidal volume/inspiratory capacity (IRdyn1) or inspiratory reserve volume/total lung capacity (IRdyn2)), and ↑ dyspnoea (Borg 0-10) in 359 men and women with mild to end-stage COPD Results: Severe decrements (<25th centile) in VRdyn, IRdyn1, and IRdyn2 showed high positive predictive values for “intense” dyspnoea-work rate (>75th centile); p<0.001)). Binary logistic regression, showed that IRdyn2 added information to the simpler IRdyn1 and VRdyn to predict “intense” dyspnoea-work rate (odds ratio (95% CI)= 3.26 (1.09-9.74), 21.6 (4.7-92.9), and 10.4 (3.03-35.6) respectively; 86.1 % correct). Of note, IRdyn1 and IRdyn2 – but not VRdyn- were highly predictive of “intense" dyspnea-ventilation (22.8 (7.37-70.7) and 9.6 (3.1-29.7) respectively; 89.1 % correct), i.e., "constrained ventilation". Conclusions: By combining indexes of “excessive” and “constrained” ventilation throughout incremental CPET, DyVe-X may provide unique insights into the physiological underpinnings of exertional dyspnoea in individual patients.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».