Surfactant protein A as an important biomarker for interstitial lung disease in the assessment of occurrence, progression, acute exacerbation, and mortality: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interstitial lung disease (ILD) is a large group of heterogeneous pulmonary disorders with complex etiologies. Noninvasive biomarkers serve as important tools for diagnosis and predicting prognosis of ILD. There is no comprehensive evidence for the clinical value of serum surfactant protein A (SP-A) in ILD population. METHODS: A systematical search was performed in PubMed, Web of Science, Cochrane Library, Embase and Scopus for English literatures published before May 1, 2024. The Newcastle-Ottawa scale was use for quality assessment of literatures. The weighted mean difference of serum SP-A in ILD with different disease states was summarized and analyzed. Sensitivity analysis was proceeded by sequentially excluding 1 study at a time and merging the remaining studies. Publication bias was judged by funnel plots, Egger's test and trim-and-fill method. RESULTS: A total of 22 studies comprising 2573 ILD patients were included in this meta-analysis. The results revealed that serum SP-A levels were significantly higher in ILD group compared to control group (weighted mean difference [WMD] = 29.82 ng/mL, 95% confidence interval [CI]: 17.15-42.59), serum SP-A levels of ILD patients in progression group were statistically higher than stable group (WMD = 18.36 ng/mL, 95% CI: 6.13-30.59), acute exacerbation group were significantly higher than non-acute exacerbation group (WMD = 16.47 ng/mL, 95% CI: 6.68-26.26), death group were distinctly higher than survival group (WMD = 23.63 ng/mL, 95% CI: 18.73-28.53) respectively. CONCLUSION: Elevated serum SP-A emerges as a pivotal noninvasive biomarker for assessing disease states and prognosis in ILD patients.
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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 | 0,017 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,050 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».