Gender-specific aspects of alpha-1-antitrypsin deficiency in relation to lung and liver disease, symptom burden and exacerbations: Data from the EARCO registry
Notice bibliographique
Résumé
Background: Gender affects many aspects of chronic obstructive pulmonary disease (COPD). Limited data are available on gender issues in alpha-1 antitrypsin deficiency (AATD). We investigated gender issues in the EARCO registry, a prospective observational cohort study. Methods: Baseline data from PiZZ individuals, enrolled in the registry with complete data on sex and smoking history were analysed by group comparisons and binary logistic regression analyses. Results: 1283 patients with AATD, 633 females were analysed. Females were older than males (56.7±13.6 vs. 54.3±14.2y p=0.002), reported less tobacco consumption (16.8±12.2 vs. 19.6±14.5 PY p=0.006) and consumed less alcohol (5.5±7.6 vs. 8.4±10.3 u/week p<0.001). Accordingly, females reported less often COPD (41% vs. 57%; p<0.001) and liver disease (11% vs. 20% p<0.001). However, they had a higher prevalence of bronchiectasis (24% vs. 13% p<0.001). Despite better lung function (FEV1%pred. 69.2±28.5 vs. 58.2±27.0 p<0.001) females reported a similar symptom burden (CAT 13.4±9.5 vs. 12.5±8.9 p=ns) and exacerbation frequency ≥1 in the last year (30% vs. 26% p=ns) compared to males. In multivariate analyses, female gender was an independent risk factor for exacerbations OR 1.57 p=0.001 in addition to smoking history, COPD, asthma and bronchiectasis and was also identified as risk factor for symptom burden (CAT≥10) OR 1.43 p=0.013 besides age, BMI, COPD and smoking history. Conclusion: Men had higher rates of COPD and liver disease, women were more likely to have bronchiectasis. Women's higher symptom burden and exacerbation frequency suggest they may need tailored treatment approaches.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».