Restricted spirometry in the Burden of Lung Disease Study.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The presence of restrictive lung disease has classically required the measure of total lung capacity to document 'true' restriction, which has limited its detection in large population-based studies. METHODS: We used spirometric data to classify people with restricted spirometry (forced expiratory volume in 1 second [FEV(1)]/forced vital capacity ≥ 0.70 and FEV(1) < 80% predicted) in the Burden of Lung Disease (BOLD) Study and determined the relation between this finding and demographic factors and the presence of chronic diseases, including diabetes mellitus, hypertension and cardiovascular disease. RESULTS: Overall, we found that 11.7% of men (546/4664) and 16.4% of women (836/5098) had restricted spirometry. Prevalence varied widely by site, from a low of 4.2% among males in Sydney, Australia, to a high of 48.7% among females in Manila, The Philippines. Compared to people with normal lung function, those with restricted spirometry had a higher prevalence of diabetes (12.2% vs. 4.6%), heart disease (15.0% vs. 7.7%) and hypertension (38.8% vs. 22.8%). CONCLUSIONS: Restricted spirometry is a common finding in population studies. Additional research is needed to better define and describe the mechanisms that lead to restricted spirometry and potential interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».