The association of spirometric small airways obstruction with respiratory symptoms, cardiometabolic diseases, and quality of life: results from the Burden of Obstructive Lung Disease (BOLD) study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Spirometric small airways obstruction (SAO) is common in the general population. Whether spirometric SAO is associated with respiratory symptoms, cardiometabolic diseases, and quality of life (QoL) is unknown. Methods Using data from the Burden of Obstructive Lung Disease study (N = 21,594), we defined spirometric SAO as the mean forced expiratory flow rate between 25 and 75% of the FVC (FEF25-75) less than the lower limit of normal (LLN) or the forced expiratory volume in 3 s to FVC ratio (FEV3/FVC) less than the LLN. We analysed data on respiratory symptoms, cardiometabolic diseases, and QoL collected using standardised questionnaires. We assessed the associations with spirometric SAO using multivariable regression models, and pooled site estimates using random effects meta-analysis. We conducted identical analyses for isolated spirometric SAO (i.e. with FEV1/FVC ≥ LLN). Results Almost a fifth of the participants had spirometric SAO (19% for FEF25-75; 17% for FEV3/FVC). Using FEF25-75, spirometric SAO was associated with dyspnoea (OR = 2.16, 95% CI 1.77–2.70), chronic cough (OR = 2.56, 95% CI 2.08–3.15), chronic phlegm (OR = 2.29, 95% CI 1.77–4.05), wheeze (OR = 2.87, 95% CI 2.50–3.40) and cardiovascular disease (OR = 1.30, 95% CI 1.11–1.52), but not hypertension or diabetes. Spirometric SAO was associated with worse physical and mental QoL. These associations were similar for FEV3/FVC. Isolated spirometric SAO (10% for FEF25-75; 6% for FEV3/FVC), was also associated with respiratory symptoms and cardiovascular disease. Conclusion Spirometric SAO is associated with respiratory symptoms, cardiovascular disease, and QoL. Consideration should be given to the measurement of FEF25-75 and FEV3/FVC, in addition to traditional spirometry parameters.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».