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Enregistrement W4412816951 · doi:10.1016/j.jhlto.2025.100347

Worldwide practices in pulmonary function test reporting after lung transplantation

2025· article· en· W4412816951 sur OpenAlexaffabout
Jens Gottlieb, Erika D. Lease, Merel E. Hellemons, K. Halloran, Tereza Martinu

Notice bibliographique

RevueJHLT Open · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLung transplantationPulmonary function testingTransplantationMedicineTest (biology)Lung functionLungIntensive care medicineInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Spirometry interpretation after lung transplantation (LTx) is complex, requiring a clear understanding of reference values and normal thresholds globally. Abnormal values are typically based on general population reference standards. Methods: In April 2025, a 10-question online survey was conducted among International Society of Heart and Lung Transplantation-members to determine the reference values and normal thresholds used worldwide for post-transplant spirometry interpretation. Results: Responses from 58 centers, covering 22,080 lung transplant recipients and representing ∼40% of global transplant activity, were analyzed. Most patients (63%) were followed in the United States or Canada. Global lung initiative (GLI) reference was used for 60%, with 47% using the race-neutral version. The lower limit of normal (LLN) was reported in only 19% of pulmonary function assessments. Regional differences were noted in obstruction definition and impairment grading. Conclusions: While GLI-reference values are widely adopted, 40% of centers have yet to implement them, and LLN remains underutilized in spirometry reporting after LTx.

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)0,040
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,078
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,960
Score d'incertitude au seuil0,212

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0400,078
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,422
Écart entre enseignants0,369 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
DomainePrésentation des résultats
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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