Predictive Factors of Clinical Success of Therapeutic Bronchoscopy in Malignant Central Airway Obstruction: Results from the EpiGETIF Registry
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Therapeutic bronchoscopy (TB) is considered a safe and effective treatment for patients with malignant central airway obstruction (MCAO). While many factors have been associated with technical success, it does not always translate in clinical success. Few factors to predict clinical response have been described. The objective of this study was to determine predictive factors of clinical success for patients with MCAO undergoing TB. METHODS: We used the multicenter prospective registry EpiGETIF to collect data from patients with MCAO undergoing TB from January 2019 to June 2021. The criterion for clinical success was dyspnea measured on the Borg scale. Patients were classified as super responders if they had an improvement of 4 points after the procedure. Uni- and multivariate analyses were performed to highlight an association between preprocedural features and clinical success. RESULTS: A total of 496 patients from 24 centers met inclusion criteria. The mean preprocedural Borg score was 6.5 ± 2.0 versus 2.2 ± 1.7 postprocedural (mean difference 4.3 ± 2.3). Overall, 302 patients (60.9%) were considered super responders. The only factor associated with super responders in multivariate analysis was a higher baseline Borg score. The only factor associated with non-super responders was a poor performance status and mechanical ventilation. CONCLUSION: Patients show good clinical results following TB for MCAO, influenced positively by a worse pre-procedure dyspnea and negatively by a worse performance status. No other data could help predict the effectiveness of TB, confirming the complexity of the process and heterogeneity of the target population.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».