Assessing pulmonary exacerbations (PEx) in people with cystic fibrosis (pwCF) with dynamic functional lung MRI
Notice bibliographique
Résumé
There are two types of functional methodology to assess ventilation with lung MRI:(i)observing ventilatory mechanics during the respiratory cycle as an indirect measure (α-mapping/Fourier decomposition);(ii)observing contrast gas distribution after inhalation; our group uses dynamic oxygen enhanced (OE-)MRI as a feasible alternative to hyperpolarised gas MRI. We hypothesized that OE-MRI would be more sensitive to detect PEx in pwCF than α-mapping. PwCF (n=14) performed spirometry, α-mapping & OE-MRI on the same day. PEx were pragmatically defined as a new course of anti-biotics/fungals to treat worsening symptoms of lung disease and/or unexpected drop in ppFEV1. α-mapping parameters: ventilation defect percentage (α-VDP). OE-MRI parameters: OE-VDP and ∆R2* (ventilation signal). Data are median(range) and compared with Wilcoxon signed matched pairs. Baseline values: OE-VDP 22.6%(6.9-52.0%), ∆R2* 0.062(0.03-0.10), α-VDP 9.7% (1.0-39.3%) and ppFEV1 88%(71-105%). PEx values were significantly worse for OE-VDP 32.3%(5.4-57.0%, P<0.001), ∆R2* 0.05 (0.02-0.09, P<0.001) ppFEV1 85% (65-102%, P<0.05) but not for α-VDP 13.9%(1.1-36.4%, P>0.05). α-VDP was significantly lower than OE-VDP at both visits (P<0.05 and P<0.001 respectively). This sub-study suggests that OE-MRI and α-mapping measure different aspects of respiratory physiology. Assessing longitudinal disease status and detecting accute changes may require a combined approach. This ongoing project will assess repeatability, disease progression, responsiveness, and assess spatial heterogeneity. We aim ultimately to establish the utility of OE-MRI as a clinical and research outcome for the future. Funded by the CF Foundation.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».