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Enregistrement W4410274245 · doi:10.1164/ajrccm.2025.211.abstracts.a5461

Association of Lung Computed Tomography High Attenuation Areas With Physiological Exercise Measures

2025· article· en· W4410274245 sur OpenAlexaffabout
Yashar Ebadi, Miranda Kirby, Dennis Jensen, Dany Doiron, Wan C. Tan, J. Bourbeau, Benjamin M. Smith, Deborah Assayag

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced X-ray and CT Imaging
Établissements canadiensSt. Paul's HospitalMcGill University Health CentreUniversity of British ColumbiaToronto Metropolitan UniversityMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineComputed tomographyTomographyRadiologyAssociation (psychology)LungNuclear medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale: Interstitial lung abnormalities (ILAs) are incidental imaging findings thought to be precursors of interstitial lung diseases (ILDs). Computed tomography (CT)-based assessments of high-attenuation areas (HAAs) in the lungs may help identify adults at higher risk of developing ILAs. ILAs and HAAs have been linked to lower forced vital capacity (FVC), diminished self-reported health status, and greater overall risk of mortality, but little is known about their association with exercise function. This study aims to investigate whether a heightened burden of HAA on CT is associated with impaired exercise capacity in a community-based cohort. Methods: This observational cross-sectional study used data from the Canadian Cohort of Obstructive Lung Disease (CanCOLD) registry, a community-based sample of participants. Lung function and cardiopulmonary exercise testing (CPET) were performed using American Thoracic Society standards. Participants underwent inspiratory full-lung CT on helical scanners, following a standardized protocol (100 kVp, 1.00-1.25 mm slice thickness, and 0.5 s rotation time). HAA was defined as percent of lung volume with Hounsfield units between -600 and -250. Logarithmic transformation was applied to HAA to enhance normalization. Exercise measures of interest included work rate (watts/min), metabolic rate of oxygen consumption (VO2, L/min), oxygen saturation (%), and dyspnea (Borg 0-10 scale). Linear regression was performed to evaluate the correlation between log HAA and peak exercise measures, and adjusted for confounders (age, sex, height, and weight). Results: There were 1,177 participants from the CanCOLD cohort included in this study. The mean age was 66.6 ± 9.8 years, 683 (58%) participants were male, and 1,119 (95.1%) were of White European ancestry. Higher percentages of HAA were associated with significantly lower work rate (β coefficient -16.96; CI -23.36 to -10.55) and VO2 (β coefficient = -0.26; CI -0.35 to -0.16) at peak exercise (Figure 1). These associations remained statistically significant after adjusting for confounders. Oxygen saturation and dyspnea measures were not associated with HAA burden (β = 0.30; CI -0.22 to 0.83 and β = -0.04; CI -0.53 to 0.46, respectively). Conclusions: Burden of HAA on CT was significantly associated with peak exercise work rate and metabolic rate of oxygen consumption, though it does not exhibit a correlation with oxygen saturation or dyspnea. Further research should assess key risk factors (e.g., smoking and COPD) to more accurately determine how a heightened burden of HAA correlates with impaired exercise capacity. Understanding this association could help better identify high-risk adults and facilitate ILA and ILD detection.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,605
Score d'incertitude au seuil0,317

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,251 · 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 tête enseignante, 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'admission2
Résumé présentoui

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