MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4410273819 · doi:10.1164/ajrccm.2025.211.abstracts.a5005

Association of a Novel Index of Early-life Growth Conditions With Chronic Obstructive Pulmonary Disease Phenotype and Prognosis

2025· article· en· W4410273819 sur OpenAlexaff
M J Alter, Catherine L. Debban, R. Goldman-Pham, R. Graham Barr, Igor Barjaktarević, Eugene R. Bleecker, Stephanie A. Christenson, C.B. Cooper, David Couper, Stephanie Lovinsky‐Desir, Mingyuan Han, F.J. Martinez, D.A. Meyers, Victor E. Ortega, Robert Paine, S.I. Rennard, Ani Manichaikul, P. Woodruff, Benjamin M. Smith, for the Watch the Spot Investigators

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Respiratory Health Research
Établissements canadiensMcGill University Health CentreMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePulmonary diseasePhenotypeIndex (typography)Association (psychology)DiseaseInternal medicineIntensive care medicineGeneticsGene

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) manifests later in life and is a leading cause of death worldwide. While smoking-related lung pathology is a long-recognized COPD etiotype, emerging evidence suggests that early-life growth conditions also play an important role. A recently-developed index of early-life growth conditions – the difference between attained height and genotype-predicted height (height-GaP) – has been validated against prospectevely ascertained adverse early-life growth conditions. This study used height-GaP to evaluate the association of early-life growth conditions with COPD phenotype and prognosis later in life. Methods Among current and former smokers with spirometry-defined COPD in the SubPopulations and Intermediate Outcomes Measures in COPD Study (SPIROMICS), we computed height-GaP as the difference between attained height and genotype-predicted height. Regression models were fit for respiratory mortality (defined by primary diagnostic code), dyspnea prevalence (Medical Research Council dyspnea rating >1), chronic bronchitis prevalence, airflow obstruction severity as quantified by FEV1Q, and functional capacity (six-minute walk distance), adjusting for age, age2, sex, race-ethnicity, genotype-predicted height, cigarette smoking status and pack-years. Sensitivity analyses accounted for competing risks of death (Fine-Gray subdistribution hazard model) and accounted for later-life height loss (restricting sample to participants under 50 years). Results Among 1,258 participants with COPD (mean±SD age: 65.4±8.0 years, 42.4% female, mean±SD pack-years: 53.6±28.2, mean±SD FEV1%: 63.3±23.9%), there were 202 respiratory deaths over a median 7.5 years of follow-up (Figure). Larger height-GaP deficit was associated with higher respiratory mortality (adjusted hazard ratio [aHR]: 1.30 [95%CI: 1.12 to 1.50] per 1-SD increment in height-GaP deficit). This association remained significant after accounting for competing events (p=0.001) and when restricted to participants under 50 years (p=0.032). Larger height-GaP deficit was associated with higher dyspnea prevalence (adjusted prevalence ratio: 1.13 [95%CI: 1.02 to 1.25] per 1-SD increment in height-GaP deficit), lower FEV1Q (adjusted mean difference: -0.37 [95%CI: -0.45 to -0.29] per 1-SD height-GaP deficit), and shorter 6-minute walk (adjusted mean difference: -16.6 m [95%CI: -23.1 m to -10.0 m] per 1-SD increment in height-GaP deficit), but not chronic bronchitis or CAT score ≥10 (p>0.05 for each). Conclusions Among current and former smokers with COPD, a quantitative index of early-life conditions was associated with higher respiratory mortality, in addition to dyspnea, airflow obstruction severity and reduced functional capacity. These results suggest that early-life growth conditions may influence COPD phenotype and prognosis later in life.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,334 · 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

Explorer davantage

Même revueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine→Même sujetNeonatal Respiratory Health Research→Travaux en français237 207→