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Hyperpolarized (3)he ventilation defects used to predict pulmonary exacerbations in mild to moderate chronic obstructive pulmonary disease.

2014· article· en· W6941054915 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueScholarship@Western (Western University) · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMycorrhizal Fungi and Plant Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCOPDVentilation (architecture)Pulmonary diseasePulmonary function testingVital capacityMagnetic resonance imagingObstructive lung diseaseLung volumes

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To evaluate the predictive value of imaging and clinical and physiological measurements of chronic obstructive pulmonary disease ( COPD chronic obstructive pulmonary disease ) in patients monitored for more than 5 years for pulmonary exacerbations that required hospitalization.\nMATERIALS AND METHODS: Exacerbations requiring hospitalization were monitored over 5 years in 91 subjects who provided written informed consent. Study was local research ethics board and Health Canada approved and HIPAA compliant. Subjects with COPD chronic obstructive pulmonary disease underwent spirometry, plethysmography, diffusing capacity of carbon monoxide, St George's Respiratory Questionnaire, 6-minute walk test, and imaging. Computed tomographic (CT) wall area and relative area with attenuation values less than -950 HU ( RA950 relative area with attenuation values less than -950 HU ), helium 3 ((3)He) magnetic resonance (MR) imaging ventilation defect percentage ( VDP ventilation defect percentage ), and apparent diffusion coefficient were generated. Zero-inflated Poisson model was used to compare number of hospitalizations with lung function and imaging measurements.\nRESULTS: Twenty-four subjects were hospitalized 58 times and had significantly worse forced expiratory volume in 1 second ( FEV1 forced expiratory volume in 1 second ) (P < .0001), CT RA950 relative area with attenuation values less than -950 HU (P = .02), and (3)He VDP ventilation defect percentage (P < .0001) than values in 67 subjects who were not hospitalized. In mild to moderate COPD chronic obstructive pulmonary disease , nine hospitalized subjects had significantly worse FEV1 forced expiratory volume in 1 second (P = .02) and (3)He VDP ventilation defect percentage (P = .02) than values in 52 subjects who were not hospitalized. (3)He VDP ventilation defect percentage was quantitatively related to CT airway morphology (r = 0.26, P = .01) and quantitatively (r = 0.61, P < .0001) and spatially related to emphysema; this spatial relationship was significantly greater for hospitalized patients with COPD chronic obstructive pulmonary disease than unhospitalized patients (P = .0006). For all subjects, number of prior hospitalizations (P < .0001), 6-minute walk test distance (P < .0001), CT RA950 relative area with attenuation values less than -950 HU (P = .03), and (3)He VDP ventilation defect percentage (P = .002) were significantly related to number of hospitalizations. For 61 subjects with mild to moderate COPD chronic obstructive pulmonary disease , only (3)He VDP ventilation defect percentage was significantly associated with COPD chronic obstructive pulmonary disease exacerbations (P = .01).\nCONCLUSION: (3)He MR imaging VDP ventilation defect percentage represents a mixed airways-emphysema phenotype and helps identify subjects with mild to moderate COPD chronic obstructive pulmonary disease who are at risk for exacerbation that requires hospitalization.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations6
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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