Key spirometric determinants of future airflow obstruction in children with asthma
Notice bibliographique
Résumé
Background There is increasing concern about children with asthma developing progressive lung function impairment. The objective of the present study was to identify the best spirometric determinants of subsequent development of airflow obstruction (AO) in children with asthma in the clinic setting. Methods We assembled two retrospective cohort studies of children aged 6–17 years, managed in tertiary-care asthma clinics, with medical and drug coverage, and repeated spirometry testing. The primary outcome was AO, defined as pre-bronchodilation (pre-BD) forced expiratory volume in 1 s (FEV 1 )/forced vital capacity (FVC) ratio below the lower limit of normal (LLN). Multiple lung function parameters, prior to index visit, were adjusted for potential covariates/confounders in multivariable logistic regression models, by cohort and clinical scenario (≥1 versus ≥2 prior visits with spirometry); cohort estimates were meta-analysed using inverse-variance-weighted average. Results Of 509 eligible children (mean age: 10 years), 17% subsequently developed AO. In patients with ≥1 prior visit, the likelihood of future AO independently increased by almost 4-fold (adjusted OR 3.91 (95% CI 2.54–6.01)) for every 1 z-score lower FEV 1 /FVC ratio. In patients with ≥2 prior visits, the likelihood of future AO increased by 3.31 (1.98–5.54) for every 1 z-score lower FEV 1 /FVC ratio at the last visit and by 1.50 (1.10–2.12) for every 1 z-score maximum between-visit variation in FEV 1 . Interpretation Two spirometric parameters independently increased the likelihood of subsequently developing AO, namely FEV 1 /FVC in the low range of normal and high between-visit FEV 1 variation, appearing as practical determinants of future impairment, before reaching the LLN.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 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 ».