Risk stratification as a guide to goal-oriented management of patients with fibrotic interstitial lung disease: a registry-based analysis
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Idiopathic pulmonary fibrosis (IPF) has high morbidity and mortality with limited treatment options. Goal-oriented management approaches, such as the “treatable traits” concept, have yet to be implemented in IPF. This study aims to identify specific treatment goals in IPF for potential interventions by analysing outcomes from two national registries. Methods We used data from the INSIGHTS-IPF registry, comprising 1232 IPF patients, enrolled from 2014 to 2020 as derivation cohort. Baseline and 6-month follow-up data were examined to assess clinical progression and predict 1-year mortality. Variables included forced vital capacity (FVC), diffusing capacity of the lung for carbon monoxide ( D LCO ), 6-min walk distance (6MWD), body mass index (BMI) and comorbidities. For validation we used data from 490 IPF patients enrolled in the Canadian Registry for Pulmonary Fibrosis (CARE-PF) and the full 2576 fibrotic interstitial lung disease (ILD) cohort of the CARE-PF registry. Results Multivariable analysis identified FVC, D LCO , 6MWD and BMI as independent predictors of 1-year survival. We established three risk groups based on these variables: low risk (<15% 1-year mortality), intermediate risk (15–30%) and high risk (>30%). Potential treatment goals were defined based on FVC, D LCO , 6MWD and BMI, which are readily available and may be responsive to interventions. Our risk model showed equivalent accuracy in the validation cohort, both for IPF alone and the overall population. Conclusion This study provides a novel risk model for IPF patients, which may also apply to a broader spectrum of fibrotic ILD. It is based on potentially actionable variables which deserve further evaluation as measurable treatment goals in interventional clinical trials.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».