Identification Of Exercise-induced Expiratory Flow-limitation Using Deep Machine Learning In Healthy Adults Across The Lifespan
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Expiratory flow limitation (EFL) is an indicator of ventilatory constraint that provides important information in the context of cardiopulmonary exercise testing (CPET), but its widespread use during CPET has been hampered by technical and logistical challenges. To overcome these challenges, we developed a convolutional neural network (CNN) to identify EFL; however, this CNN requires validation in a larger cohort with a wider age range. It is also unclear if accounting for the effects of thoracic gas compression and exercise-induced bronchodilation when assessing EFL influences CNN performance. PURPOSE: To determine the effectiveness of a CNN at identifying exercise-induced EFL in healthy adults across the lifespan. METHODS: n = 82 healthy adults (aged 20-80 y; n = 40 males, n = 42 females) completed pulmonary function testing and an incremental CPET on a cycle ergometer. During CPET, EFL was assessed by overlaying tidal expiratory flow-volume (TEFV) curves with maximal expiratory flow-volume curves generated: i) from a forced vital capacity manoeuvre performed prior to exercise (MEFVPRE), and ii) by combining a series of forced vital capacity manoeuvres performed at varying efforts before and after exercise to account for the effects of thoracic gas compression and exercise-induced bronchodilation (MEFVCOMB). TEFV curves were input into the CNN with one of three labels: 1) no EFL based on MEFVPRE and MEFVCOMB, 2) EFL based on MEFVPRE, or 3) EFL based on MEFVCOMB. A CNN with seven hidden layers and a 4-neuron softmax output layer was used to analyze TEFV curve geometry and classify each curve as EFL or no EFL according to labels 1-3. RESULTS: The CNN processed 6647 TEFV curves; 4453 (67 %) were used for training, and 2194 (33 %) were used for testing. Overall, the CNN correctly classified 85 % of the TEFV curves, with 94 % correctly classified as no EFL based on MEFVPRE and MEFVCOMB, 36 % correctly classified as EFL based on MEFVPRE, and 73 % correctly classified as EFL based on MEFVCOMP. CONCLUSION: These data suggest that our CNN is an effective tool to assess EFL during exercise. However, the CNN’s poor performance in categorizing TEFV curves based on MEFVPRE emphasizes the importance of accounting for the effects of thoracic gas compression and exercise-induced bronchodilation in the assessment of EFL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».