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Enregistrement W7115814746

Ventilation Phenotypes of Severe Asthma

2023· dissertation· en· W7115814746 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueMacSphere (McMaster University) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRespiratory Support and Mechanisms
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVentilation (architecture)Mechanical ventilationSputumAsthmaPhenotypeLung
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Abnormal ventilation is the functional consequence of airway obstruction. In patients with severe asthma, ventilation patterns visualized by magnetic resonance imaging (MRI) exhibit significant inter-patient heterogeneity. Therefore, our objectives were to identify MRI ventilation phenotypes of severe asthma using an unsupervised clustering approach and examine their associated demographic, clinical, physiologic, and inflammatory characteristics. METHODS: This retrospective analysis included 58 adults with severe asthma who underwent hyperpolarized 129Xe ventilation MRI. Nineteen quantitative variables were extracted from ventilation MRI (including ventilation defect percent (VDP), ventilation defect size, and ventilation texture features) and transformed to principal components for hierarchical clustering. Differences in demographics, clinical characteristics, spirometry, inflammatory biomarkers, and computed tomography (CT) measurements between phenotypes were evaluated using one-way ANOVA or Kruskal-Wallis tests. RESULTS: Three ventilation phenotypes of severe asthma were identified. They were significantly different with respect to their age, prevalence of obesity, spirometry, sputum neutrophil percent, sputum cytokines (interleukin-4, interleukin-6, interleukin-15, B-cell activating factor), total lung capacity, CT air-trapping, and CT mucus score (all p<0.05). They were not different with respect to their asthma control or medication requirement, and ~75% of each phenotype reported uncontrolled asthma (ACQ-5≥1.5). Phenotype 1 had normal ventilation (VDP=1.7±0.9%) and predominantly consisted of young, obese females (88% female, 41±11 years old, 63% obese). They had normal-to-moderately reduced FEV1 (80±15%pred), normal post-bronchodilator FEV1/FVC, and reduced total lung capacity (85%pred [57-108]). 25% had intraluminal inflammation (all eosinophilic) and their sputum interleukin-4 levels were elevated. Phenotype 2 had markedly abnormal ventilation (VDP=6.2±3.8%) and was older than Phenotype 1, but also predominantly consisted of obese females (63% female, 54±13 years old, 59% obese). They had mildly-to-severely reduced FEV1 (61±17%pred) and partially reversible obstructive spirometry (72%, post-bronchodilator FEV1/FVC<0.70). 50% had intraluminal inflammation (28% eosinophilic/13% neutrophilic/9% mixed-granulocytic) and their sputum interleukin-6 levels were elevated. Phenotype 3 had severely abnormal ventilation (VDP=24.8±10.2%) and was also older than Phenotype 1 but was gender-balanced and not obese (50% female, 56±12 years old, 11% obese). They had moderately-to-very severely reduced FEV1 (41±12%pred) and partially reversible obstructive spirometry (89%, post-bronchodilator FEV1/FVC<0.70). 73% had intraluminal inflammation (39% eosinophilic/17% neutrophilic/17% mixed-granulocytic) and their sputum interleukin-15 and B-cell activating factor levels were elevated. They had the highest burden of gas-trapping and mucus on CT. CONCLUSION: Three distinct MRI ventilation phenotypes of severe asthma were identified through unbiased analysis, all of which reported uncontrolled asthma. The discordance in ventilation between phenotypes, and their characteristics, suggest different mechanisms that may be driving severe asthma.

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)0,001
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,217 · 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
Publié2023
Routes d'admission1
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