Exploring small airways disease in IPF patients: insights from oscillometry analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Small airway disease (SAD) in idiopathic pulmonary disease (IPF) has not been extensively studied. Aims: To investigate SAD in IPF patients by the means of oscillometry. Methods: In the IPF group, specialists recorded demographics, time from first diagnosis, antifibrotic treatment and treatment period, as well as detailed lung function including oscillometry using TremoFlo® c-100 (THORASYS Thoracic Medical Systems Inc., Montreal, QC, Canada), spirometry (Spirolab, MIR, Rome, Italy), and plethysmography (CardinalHealth, Yorba Linda, CA, USA). Results: A total of 48 IPF individuals, 69% were male, with an average age of 72±2 years, were included. The participants consisted of ex-smokers (63%), non-smokers (33%), and current smokers (6%) with an average of 47±38 pys. Approximately 54% of the patients received antifibrotic treatment (48% taking pirfenidone and 52% nintedanib). The mean R5, R5-20, AX, X5, Fres were 3±1 cmH2O/L/s, 0.5±0.4 cmH2O/L/s, 1.2±0.8 cmH2O/L/s, -0.18±0.07 cmH2O/L/s and 20±3.4 Hz, respectively. The study found increased R5, R5-R20, X5, and Fres values compared to literature ranges for healthy individuals measured with Tremoflo [1, 2], similar to those found in COPD patients [2], not detected with spirometry or plethysmography. Antifibrotic treatment was found to have no significant effect on lung function parameters, and smoking status was not associated with any changes in these parameters. Conclusions: IPF patients showed higher levels of central, and peripheral obstruction, and reactance in comparison to the normal ranges reported in the literature. [1] Goebel I et al. Toxics. 2023;11:758. [2] Lundblad LKA et al. Sci Rep. 2019;9:11618.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».