Contrasting GOLD and STAR classifications of COPD spirometric severity: assessment of clinical scores and walking capacity
Notice bibliographique
Résumé
Background: A new severity classification system based on the FEV1/FVC ratio (STAR) has been proposed to be superior to the FEV1% predicted regarding symptomatic burden and survival in patients with COPD (Am J Respir Crit Care Med 2023;208). Aim: To evaluate whether STAR is superior to FEV1% predicted classification (GOLD) to discriminate the presence of high burden of symptoms (mMRC≥2; COPD Assessment Test (CAT) ≥10) or exercise impairment (6-minute walk test (6MWT) distance<350m). Methods: 197 patients with COPD (52% ♀; 65±8 yrs-old; BMI 25±5 kg/m²; FEV₁ 15–97% predicted) were included. They were assessed using the mMRC scale, CAT, and 6MWT. Results: 46 patients (23%) were reclassified as less impaired by STAR (STAR < GOLD), while in 55 patients (28%) the opposite was observed (STAR < GOLD). The former group showed a higher RV/TLC ratio (p=0.01), resulting in lower FVC (p<0.01) for a similar FEV1. Mean values for exercise distance, O₂ saturation, mMRC, and CAT did not differ between groups (all p>0.05). Similarly, the proportion of patients with impaired clinical outcomes showed no significant difference between groups (Figure). erj;66/suppl_69/PA4141/F1 F1 F1 Conclusion: The STAR classification for COPD severity did not outperform the traditional FEV1% pred to identify worse clinical outcomes.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
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 ».