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Enregistrement W4410270408 · doi:10.1164/ajrccm.2025.211.abstracts.a2883

Association of Lung Growth With a Novel Index of Early-life Growth Conditions Deployable in Adulthood

2025· article· en· W4410270408 sur OpenAlexaff
R. Goldman-Pham, Collins, Sanja Stanojevic, James P. Allinson, S. O. Shaheen, B.M. Smith

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensDalhousie UniversityMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIndex (typography)Association (psychology)LungEarly adulthoodYoung adultGerontologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale: Early-life lung growth is important for later-life lung health, but methods for inferring impaired lung growth retrospectively in adulthood are lacking. A novel index of early-life growth conditions deployable in adulthood – the difference between attained adult height and genotype-predicted height (‘height-GaP’) – has been validated against prospectively ascertained adverse early-life growth conditions, but its relationship to lung growth is poorly understood. We tested the hypothesis that a larger height-GaP deficit assessed in adulthood would be associated with impaired lung growth. Methods: We analysed data from the population-based Avon Longitudinal Study of Parents and Children (ALSPAC), a United Kingdom birth cohort. Height-GaP was computed as the difference between attained adult height and genotype-predicted height computed using participant genotype data. Lung growth was inferred from pre-bronchodilator spirometry (forced vital capacity [FVC] and forced expired volume in 1-second [FEV1]) performed at ages 8, 15 and 24 years old. Sex-stratified piece-wise linear mixed effect models were fitted to assess the association of height-GaP with spirometric indices of lung growth and adjusted for genotype-predicted height. Results: Among 1,869 female (mean±SD age at height-GaP assessment: 24.4±0.8 years) and 1,188 male participants (mean±SD age at height-GaP assessment: 24.6±0.8 years), a larger height-GaP deficit was associated with significantly slower FVC growth from age 8 to 15 years (male: -18 mL/year per 1-SD height-GaP deficit; female: -13 mL/year per 1-SD height-GaP deficit) and from age 15 to 24 years (male: -17 mL/year per 1-SD height-GaP deficit; female: -7 mL/year per 1-SD height-GaP deficit) (Figure a.-b.). Larger height-GaP deficit was also associated with significantly slower FEV1 growth from age 8 to 15 years (male: -17 mL/year per 1-SD height-GaP deficit; female: -11 mL/year per 1-SD height-GaP deficit) and from age 15 to 24 years old (male: -12 mL/year per 1-SD height-GaP deficit; female: -4 mL/year per 1-SD height-GaP deficit) (Figure b.-c.). At 24 years old, a larger height-GaP deficit was associated with significantly lower FVC (male: -391 mL per 1-SD height-GaP deficit; female: -252 mL per 1-SD height-GaP deficit) and significantly lower FEV1 (male: -308 mL per 1-SD height-GaP deficit; female: -204 mL per 1-SD height-GaP deficit) (Figure). Conclusion: Larger deficit in height-GaP, a quantitative index of early-life growth conditions deployable in adulthood, was associated with slower FVC and FEV1 growth in childhood and lower peak lung function in early-adulthood. Height-GaP may facilitate research on the origins, periods of plasticity, and later-life health consequences of impaired lung growth.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,343 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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