Monitoring for paediatric pulmonary graft <i>versus</i> host disease with multiple breath washout
Notice bibliographique
Résumé
Background Current diagnostic tests for pulmonary chronic graft versus host disease (p-cGvHD) are either invasive or challenging for children to perform. Multiple breath washout (MBW) has been proposed as a feasible and sensitive tool for the diagnosis of p-cGvHD. In this study, we aimed to determine the feasibility and sensitivity of MBW to monitor for p-cGvHD in children after haematopoietic stem cell transplantation (HSCT). Methods This was a prospective, single-centre cohort study, recruiting children >3 years of age undergoing HSCT between February 2019 and January 2024. MBW and spirometry were performed at regular follow-up visits out to 2 years post-HSCT. Results 46 children were included in the longitudinal analysis, five (10.9%) of whom developed p-cGvHD. MBW success rate was 93.9% (229 out of 244 visits), compared to 78.3% for spirometry (191 out of 244 visits). In children who developed p-cGvHD, compared to those who did not, peak lung clearance index (LCI) was higher (12.6 versus 6.8, p=0.0003), nadir forced expiratory volume in 1 s z-score (zFEV 1 ) was lower (−3.5 versus −0.7, p=0.005) and nadir zFEV 1 :forced vital capacity (FVC) was lower (−2.4 versus −0.3, p=0.01). The sensitivity and specificity for p-cGvHD were 100%/97.6% for peak LCI, 100%/71.1% for nadir FEV 1 and 75.0%/94.7% for nadir FEV 1 :FVC. In those who do not develop p-cGvHD, longitudinal LCI remained normal or mildly abnormal (LCI <8.0) in 98.1% of visits, compared to FEV 1 (z > −1.9) in 90.2% and zFEV 1 :FVC in 95.5% of visits. Conclusions MBW is longitudinally feasible in a post-HSCT population as young as 3 years of age. LCI is highly sensitive and specific for p-cGvHD and may help to distinguish different phenotypes of post-HSCT lung disease.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».