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Enregistrement W4407767857 · doi:10.1183/23120541.00855-2024

Pulmonary function in children post-empyema: spirometry <i>versus</i> lung clearance index

2025· article· en· W4407767857 sur OpenAlexaff
Mehmet Cihan Senturk, Yasemi̇n Gökdemi̇r, Pınar Ergenekon, Zeynep Meva Altaş, Ela Erdem Eralp, Cansu Yılmaz Yeğit, Mürüvvet Yanaz, Mine Kalyoncu, Gürsu Kıyan, Saniye Girit Kanmis, Emine Atağ, Seda Geylanı Güleç, Fazi̇let Karakoç, Bülent Karadağ

Notice bibliographique

RevueERJ Open Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensPediatric Oncology Group
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmpyemaLungInternal medicineGastroenterologySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background We hypothesise that the lung clearance index (LCI) would be superior to spirometry in diagnosing early-stage respiratory diseases earlier and, more precisely, in patients who received medical or surgical treatment for empyema. Methods Children over 5 years old diagnosed with empyema at least 6 months ago were recruited. In addition, a control group was created from healthy individuals between the ages of 5–18 years. Spirometry and LCI were performed in both groups. Results The spirometric values of the patients were compared with the spirometric values of the controls; there was no significant difference between the patient and control groups' forced expiratory volume in 1 s (FEV 1 ), forced vital capacity (FVC) and FEV 1 /FVC z scores results when compared (p=0.610, p=0.342 and p=0.298, respectively). In addition, when the LCI 2.5% values of the patients were compared with the LCI 2.5% values of the controls and reference values, the LCI 2.5% was found to be significantly abnormal (p=0.003 and p=0.005, respectively). Conclusion In the long-term follow-up of patients who received inpatient treatment for empyema, airway disease that could not be detected by spirometry was obtained using the LCI method.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,152
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,353 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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