Prädiktoren von Mortalität und Exazerbationen bei Patienten mit stabiler COPD: Ergebnisse von COSYCONET
Bibliographic record
Abstract
Hintergrund Bei der chronisch-obstruktiven Lungenerkrankung (COPD) sind Mortalität und Exazerbationen mit bestehenden Komorbiditäten und funktionellen Parametern assoziiert. Der prädiktive Wert hinsichtlich verschiedener Outcomes kann womöglich variieren. Daher haben wir die Bedeutung von Komorbiditäten, insbesondere von kardialen Erkrankungen, und der Abnahme der Lungenfunktion als Risikofaktoren für Mortalität und Exazerbationen in der COSYCONET-Kohorte, einer Langzeitbeobachtung von Patienten mit stabiler COPD, untersucht. Methoden Daten von der Einschlussvisite und bis zu 4 Follow-up-Visiten wurden analysiert. Die Beziehungen zwischen Prädiktoren von Mortalität und erhöhtem Exazerbationsrisiko wurden mittels multivariater Cox-Regressionen ermittelt. Die Prädiktoren umfassten Komorbiditäten einschließlich kardialer Erkrankungen, die Lungenfunktion (forcierte Einsekundenkapazität [FEV 1 ], Diffusionskapazität [TLCO]), deren Änderungen über die Zeit, COPD-Symptome und Exazerbationen zum Einschlusszeitpunkt, Aktivitätsmarker und die kardiovaskuläre Medikation. Ergebnisse Es wurden 1817 Patienten in die Analysen eingeschlossen. Das Vorliegen einer koronaren Herzerkrankung (KHK), welche nicht durch einen vorangegangenen Infarkt definiert war, eine arterielle Hypertonie und die jährliche Abnahme der TLCO waren Prädiktoren einer erhöhten Mortalität, nicht hingegen die jährliche FEV 1 -Abnahme. Risikofaktoren für vermehrte Exazerbationen waren hingegen die jährliche Abnahme von FEV 1 und TLCO, nicht aber kardiovaskuläre Komorbiditäten. Der stärkste Prädiktor zukünftiger Exazerbationen waren Exazerbationen in der Vorgeschichte. Körperliche Aktivität, gemessen mit dem International Physical Activity Questionnaire (IPAQ), sowie FEV 1 und TLCO zum Studieneinschluss waren relevante Prädiktoren beider Endpunkte. Diskussion Die KHK im Sinne einer chronischen Erkrankung, welche nicht durch einen vorangegangenen Myokardinfarkt definiert war, erwies sich als signifikanter Prädiktor einer erhöhten Mortalität. Weiterhin war die verstärkte jährliche Abnahme der TLCO relevant. Vermehrte Exazerbationen wurden hingegen von der mittleren jährlichen Abnahme von beiden lungenfunktionellen Parametern, FEV 1 und TLCO, vorausgesagt. Publication History Article published online: 11 May 2022 © 2022. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".