Impact of the Lung Clearance Index on clinical decision-making in children with cystic fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Lung Clearance Index (LCI) is a key outcome measure in paediatric cystic fibrosis (CF) clinical trials. While LCI is used clinically in select European centres, evidence of its utility in informing clinical decisions is an important factor in deciding whether LCI will be adopted more widely. Methods: Clinical vignettes were created to assess how providers manage pulmonary exacerbations and adjust inhaled therapies. Two vignettes acted as controls, whereby LCI was not expected to change treatment decisions. Conducted via REDCap®, providers initially used standard clinical data to make treatment decisions, then the LCI result was revealed and they were asked to incorporate LCI into their decision making. Results: Overall, 62 providers completed 522 vignettes. Of the 49 providers that completed all 10 vignettes and the demographic questions, 31 were Canadian and 18 were from the US. The majority of providers were CF physicians (37) followed by nurses (5) nurse practitioners (4) and others (3). Overall, LCI changed clinical decisions in 18.4% (95% CI 15.3 - 21.9%), supported decisions in 57.1% (52.7 - 61.3%), and had no impact in 24.5% (21.0 - 28.4%). Of the 104 responses to the control vignettes, LCI changed the decision in 7.7% (3.8 - 14.8%), supported the decision in 77.9% (68.7 - 84.9%) and had no impact in 14.4% (8.8 - 22.7%). Conclusion: This simulated study shows that LCI significantly influences treatment decisions in children with CF. These results will inform the design and sample size of a real-world study to demonstrate the impact of LCI-guided care on clinical decision-making and outcomes. This study was supported by the CF Foundation (#RATJEN22A0-LAD)
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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 | 0,011 | 0,080 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».