Spirometry at different Latin American altitudes: a Global Lung Function Initiative project
Notice bibliographique
Résumé
Aim Approximately 20% of people in Latin America live more than 2500 m above sea level. In this ethnically and socioeconomically diverse population, it is challenging to differentiate the effects of altitude from population differences in lung function. The aim of the present study was to quantify the contribution of altitude on the variability in lung function measured by spirometry in Latin America. Methods Data from healthy individuals living in nine cities across Latin America (from sea level to >2500 m above sea level) were collated. Z -scores for forced expiratory volume in 1 s (FEV 1 ), forced vital capacity (FVC) and FEV 1 /FVC were calculated using available reference equations. Mixed-effects linear regression models were used to quantify the variance in spirometry explained by altitude. The percentage of individuals that were below the lower limit of normal (fifth percentile) were summarised. Results A total 4480 subjects (3–94 years) were included. Average FEV 1 and FVC z -scores differed between the altitude groups, whereas FEV 1 /FVC did not. After adjusting for sex, height and age, altitude explained up to ∼18% of the variability in lung function measured by spirometry. Conclusion For people living at altitude, existing approaches to interpreting spirometry measures may misclassify individuals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».