MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W7070444964

Prevalence and Clinical Relevance of Abnormal Ventilation in Lung Cancer Patients prior to Lung Resection

2024· dissertation· en· W7070444964 sur OpenAlexfundaboutno aff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2024
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueLung Cancer Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésLung cancerVentilation (architecture)Clinical significancePulmonary function testingLungAirway obstructionPneumonectomyMechanical ventilation
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Despite the use of modern minimally invasive surgical techniques, post-operative complications following lung cancer resection remain common and challenging to predict. Pulmonary ventilation imaging modalities offer detailed regional assessment of airflow obstruction and are highly sensitive to subclinical airway and/or parenchymal disease. Nevertheless, ventilation imaging is seldom integrated into pre-operative lung function assessment and risk stratification procedures. Therefore, the objective of this thesis was to quantify the burden of ventilation defects observed by Technegas SPECT and 129Xe MRI before lung cancer resection and establish their association with the occurrence and clinical impact of post-operative complications. METHODS: Patients undergoing lung cancer resection at St. Joseph’s Healthcare Hamilton were recruited into a prospective, proof-of-concept, six-week observational study. Participants were evaluated prior to resection surgery to document baseline demographics and clinical characteristics, performed standard pulmonary function tests and sputum induction, and underwent Technegas SPECT and 129Xe MRI to assess ventilation. Abnormal ventilation was quantified as the ventilation defect percent (VDP) and was considered abnormal if VDP was ≥mean+2 standard deviations of a healthy population. Following surgery, participants were followed for 4 weeks to document the incidence of post-operative complications, as specified by the Ottawa TM&M categorization system, and the length of hospital stay. RESULTS: One hundred and twenty-three participants were enrolled, of whom 103 were evaluated pre-operatively and followed for post-operative outcomes. Of the 103 participants (69±8 years, 58% female), 89% (92/103) underwent minimally invasive surgery, and 74% (76/103) underwent lobectomy. Abnormal ventilation was observed pre-operatively by Technegas SPECT and 129Xe MRI for 59% (58/99) and 84% (82/98) of participants, respectively. In a subset of 69 participants in whom sputum was collected, 51% (35/69) had intraluminal inflammation. A total of 64 post-operative complications occurred; 16 (25%) were pulmonary, and 48 (75%) were pleural complications. A post-operative complication occurred in 42% (41/103) of participants. Pre-operative Technegas SPECT and 129Xe MRI VDP were higher for participants with post-operative complications compared to those without (Technegas SPECT: 26±17% vs 19±7%, p=0.02; 129Xe MRI: 13±12% vs 7±6% p=0.003) and were positively correlated with post-operative length of hospital stay (Technegas SPECT: r=0.43, p<0.0001; 129Xe MRI: r=0.49, p<0.0001). Multivariable regression models revealed that preoperative Technegas SPECT and 129Xe MRI VDP were predictors of post-operative complications (Technegas SPECT: Odds ratio=1.08, p=0.005; 129Xe MRI: Odds ratio=1.16, p=0.002) and post-operative length of hospital stay (Technegas SPECT: unstandardized β=0.13, p<0.001; 129Xe MRI: unstandardized β=0.24, p<0.001). CONCLUSIONS: Abnormal ventilation, quantified by Technegas SPECT and 129Xe MRI VDP, is prevalent prior to lung cancer resection and a predictor of post-operative complications and length of hospital stay.

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)0,000
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,296
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMacSphere (McMaster University)→Même sujetLung Cancer Diagnosis and Treatment→Travaux en français237 207→