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Enregistrement W4406788120 · doi:10.1101/2025.01.17.25320745

Determinants of COPD Stage Progression and Regression: a Markov Transition Analysis of The COPDGene Cohort

2025· preprint· en· W4406788120 sur OpenAlexaff
Luz María Sánchez‐Romero, Andrew F. Brouwer, Rafael Meza, David T. Levy, Rossana Torres‐Álvarez, MeiLan K. Han

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaCanadian Centre for Applied Research in Cancer ControlOccupational Cancer Research Centre
Organismes subventionnairesCenter for Tobacco ProductsNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthNational Heart, Lung, and Blood InstituteSunovionGlaxoSmithKlineCOPD FoundationGenentechAstraZenecaPfizer
Mots-clésStage (stratigraphy)COPDCohortInternal medicineRegression analysisRegressionMedicineMarkov chainOncologyStatisticsMathematicsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Rationale Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) is a leading cause of death but with variable progression. Objective Estimate factors influencing transition rates between PRISm and GOLD stages. Methods Using a Markov multistate model, transition rates between GOLD-0, PRISm and GOLD-1, GOLD-2 and GOLD 3-4 were estimated for 5,728 US adult ever cigarette users from the COPDGene cohort over 10-years. We calculated one and five-year transition probabilities for progressive and regressive transitions and estimated the mean sojourn time for severity states. Main Results GOLD-1 and PRISm individuals spent the least time in any single stage (GOLD-1: 6 years; PRISm: 7 years). PRISm and GOLD-1 individuals were equally likely to transition to GOLD-2 vs. GOLD-0 (PRISm: HR 1.09, 95% confidence interval [CI] 0.90-1.33, GOLD-1 (HR 1.15, 95%CI 0.93-1.42) per five-year period, but rarely transition between PRISm and GOLD-1. Individuals at GOLD-0 were equally likely to progress to GOLD-1 or PRISm (HR 1.11, 95%CI 0.93-1.31) but the transient time for this stage was the longest of any GOLD stage (16 years, 95%CI 15.2-17.3). GOLD-2 was the most likely stage to progress (HR 2.4, 95%CI 1.9-3.02) to GOLD 3-4 vs. regress to GOLD-1. For GOLD-2 individuals, current smoking status (HR 0.84, 95%CI 0.67-1.06) or intensity (HR 0.84, 95%CI 0.54-1.29) was not associated with disease progression. Conclusions GOLD-1 and PRISm are the most transient stages equally likely to regress to GOLD-0 or progress to GOLD-2 and may benefit from smoking cessation interventions. GOLD-2 individuals are the most likely to progress and may benefit most from targeted disease interventions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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