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Enregistrement W4416635963 · doi:10.1183/13993003.congress-2025.pa2057

Late Breaking Abstract - Assessing Chronic Lung Allograft Dysfunction (CLAD) Risk Using A Combined Physiology Score

2025· article· W4416635963 sur OpenAlexaff
Tadahisa Numakura, Anne Fu, Joyce Wu, Litao Yang, Anastasiia Vasileva, Ella Huszti, Chung‐Wai Chow

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueTransplantation: Methods and Outcomes
Établissements canadiensUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpirometryProportional hazards modelHazard ratioDemographicsPulmonary function testingLung function

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Early predictors of CLAD, defined as a sustained >3 month FEV1 decline to ≤ 80% of the highest value post-lung transplant (LTx), have not been identified. Oscillometry, a novel pulmonary function test that is highly sensitive to lung mechanics, provides complementary information to spirometry. We previously developed a combined spirometry-oscillometry “SpirOsc” score, composed of %FEV1, FEV1/FVC, R5 (resistance at 5 Hz) z-score, R5-19 (difference from 5 to 19 Hz), and AX (area under reactance) at 3 months post-LTx, that is highly associated with CLAD. Aim: To evaluate the 3-month SpirOsc score for risk assessment of future CLAD. Methods: First-time double LTx recipients (2017-2021) with paired oscillometry spirometry at 3 months post-LTx (n=391). Patients were censored at time of CLAD onset or last spirometry before Feb 2025. Individual SpirOsc scores were calculated using pre-defined cutoff values for each parameter: 0 if below or 1 above the CLAD threshold. The relative contributions of spirometry and oscillometry were assessed by comparing: A) both normal, B) spirometry-only abnormal, C) oscillometry-only abnormal and D) both abnormal. A Cox hazards model assessed the hazard ratio (HR) for CLAD after adjusting for known factors. Results: Peri-operative demographics were similar between the 156 CLAD and 235 CLAD-free patients, except CLAD were younger. CLAD had lower %FVC and %FEV1. Higher SpirOsc scores were associated with greater CLAD risk (score 5 vs 0; adjusted HR 3.18 [1.16-6.26]). Both abnormal oscillometry-spirometry had greater risk (adjusted HR 2.54 [1.36-4.76]) than both normal. Conclusions: Higher SpirOsc scores provides early risk assessment of future CLAD.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,330 · 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

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