Assessing spirometric parameters in children with sickle cell disease: GLI Global vs. race-specific normative equations
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The recent ATS recommendations on the use of GLI Global equations for spirometry interpretation may have a significant impact on interpretation of spirometry results and subsequent patient management, particularly in at-risk populations, such as patients with sickle cell disease. Objectives: We aimed to determine the impact of GLI Global vs. race specific equations on spirometric parameters and classification in paediatric patients with sickle cell disease. Methods: This was a retrospective review of spirometry tests performed for sickle cell disease at the Hospital for Sick Children in Toronto, Canada from 2021 to 2024. The first spirometry test for each patient, which met ATS acceptability and reproducibility criteria, was included. Spirometry was interpreted using both GLI Race-specific and GLI Global normative equations. Results: 215 spirometry tests were included, with a mean patient age of 13.5 years (SD 2.5), 52% female. GLI Global resulted in significantly lower FEV1 and FVC z-scores compared with Race-specific equations (mean FEV1 Race-specific vs. Global -0.75 vs. -1.42, p<0.0001; FVC -0.53 vs. -1.22, p<0.0001, paired t-test). GLI Global resulted in more spirometry tests suggestive of restriction (14.4% vs. 31.6%), and fewer classified as normal (67% vs. 47.4%). Discussion: GLI Global normative equations resulted in fewer spirometry tests classified as normal, and more tests suggestive of restriction. Next steps in our analysis will assess the clinical implications of this 20% decrease in normal tests in this population, as well as the association of normative equation choice and interpretation of bronchodilator response testing.
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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».