CFTR modulator therapy does not alter breath profiles in cystic fibrosis
Notice bibliographique
Résumé
Background: Electronic nose (eNose) technology can be used to detect volatile organic compounds (VOCs) in exhaled breath. eNose-generated breath profiles in people with cystic fibrosis (CF) differ from those of healthy controls, but the underlying reasons for these differences are incompletely understood. Aims and objectives: To study the effect of CFTR modulator therapy elexacaftor/tezacaftor/ivacaftor (ETI) on eNose breath profiles in CF children. Methods: In this longitudinal observational study, eNose-generated breath profiles were obtained from CF children at stable clinic visits before and after initiation of ETI therapy. A cloud-connected eNose (SpiroNose, de Vries et al. 2018 ERJ) was used for VOC measurements. Data-analysis involved advanced signal processing and ambient correction. The breath profiles were compared between the study visits by means of independent sample t-tests internally validated by 1000 iterations of bootstrap. Results: Fifty-four children with CF (F508del/F508del n=35; F508del/minimal function n=19) were included (median age 13.6 (IQR 10.1-16.5) years, percent predicted (pp)FEV1 92.0 (IQR 79.3-101.3), BMI 18.5 (IQR 16.4-20.5) m2/kg). ETI therapy (median follow-up time 7.4 (IQR 4.4-11.6) months) resulted in improvement of ppFEV1 (+10.2%; p<0.001) and BMI (+0.94 kg/m2; p<0.001), but no change in VOC breath profiles. Subgroup analysis by CFTR genotype showed no differences in breath profiles. Conclusions: CFTR modulator therapy with ETI, while improving pulmonary function and nutrition status in CF children, does not result in eNose-detectable changes of VOC composition in breath. Further studies are needed to identify factors contributing to the unique VOC breath profile of people with CF.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».