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Enregistrement W6926123102 · doi:10.20381/ruor-27927

Lung disease burden assessment by oscillometry in a systematically disadvantaged urban population experiencing homelessness or at-risk for homelessness in Ottawa, Canada from a prospective observational study

2022· other· en· W6926123102 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUniversity of Ottawa - Library · 2022
Typeother
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMicrobial Natural Products and Biosynthesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpirometryCOPDObservational studyPopulationBronchodilatorObstructive lung disease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale Oscillometry is an emerging technique that offers some advantages over spirometry as it does not require forced exhalation and may detect early changes in respiratory pathology. Obstructive lung disease disproportionately impacts people experiencing homelessness with a high symptoms burden, yet oscillometry is not studied in this population. Objectives To assess lung disease and symptom burden using oscillometry in people experiencing homelessness or at-risk of homelessness using a community-based participatory action research approach (The Bridge Model™). Methods Of 80 recruited, 55 completed baseline oscillometry, 64 completed spirometry, and all completed patient-reported outcomes with demographics, health, and respiratory symptom related questionnaires in the Participatory Research in Ottawa: Management and Point-of-Care for Tobacco Dependence project. Using a two-tail t-test, we compared mean oscillometry values for airway resistance (R5–20), reactance area under the curve (Ax) and reactance at 5 Hz (X5) amongst individuals with fixed-ratio method (FEV1/FVC ratio < 0.70) and LLN (FEV1/FVC ratio ≤ LLN) spirometry diagnosed chronic obstructive pulmonary disease (COPD). We compared mean oscillometry parameters based on participants’ COPD assessment test (CAT) scores using ANOVA test. Results There was no significant difference between the pre- and post- bronchodilator values of R5–20 and Ax for the fixed ratio method (p = 0.63 and 0.43) and the LLN method (p = 0.45 and 0.36). There was a significant difference in all three of the oscillometry parameters, R5–20, Ax and X5, based on CAT score (p = 0.009, 0.007 and 0.05, respectively). There was a significant difference in R5–20 and Ax based on the presence of phlegm (p = 0.03 and 0.02, respectively) and the presence of wheeze (p = 0.05 and 0.01, respectively). Oscillometry data did not correlate with spirometry data, but it was associated with CAT scores and correlated with the presence of self-reported symptoms of phlegm and wheeze in this population. Conclusions Oscillometry is associated with respiratory symptom burden and highlights the need for future studies to generate more robust data regarding the use of oscillometry in systematically disadvantaged populations where disease burden is disproportionately higher than the general population. Trial Registration: ClinicalTrails.gov—NCT03626064, Retrospective registered: August 2018, https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03626064

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,225 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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