摘要
作品简介:早期和准确的诊断是间质性肺疾病(ILD)的主要挑战。我们非常需要更好的非侵入性诊断工具。我们的目的是评估呼气分析的可靠性,使用eNose技术来区分ILD和健康对照组,并区分ILD亚组。
方法:在本横断面研究中,使用eNose技术(SpiroNose)收集并分析连续ILD患者和健康对照组(HC)的呼气。在独立的训练和验证集(2:1)中对传感器数据进行偏最小二乘判别分析和ROC分析。
结果:共纳入48例hcc和322例ILD患者:83例IPF, 141例结节病,33例CTD-ILD, 25例慢性超敏性肺炎(CHP), 10例特发性NSIP和30例其他ILD。SpiroNose传感器完美地区分了ILDs和hc (AUC 1.0,图1A)。在ILD组中,IPF组与非IPF组的auc为0.92 (CI 0.88-0.96,图1B),纤维化组与无纤维化组的auc为0.82 (CI 0.77-0.86)。这些发现在验证集中得到了证实。此外,SpiroNose可靠地区分了IPF与CTD-ILD (AUC 0.98, CI 0.95-1.0)、IPF与CHP (AUC 0.87, CI 0.77-0.97)和IPF与iNSIP (AUC 0.98, CI 0.96-1)。
结论:不同的ild有不同的呼吸印迹。因此,使用eNose技术进行呼气分析可能成为ILD的一种有前途的新生物标志物,并在未来实现及时诊断。
脚注
引用本文为:欧洲呼吸杂志2020;56:增刊64,5191。
本摘要在2020年ERS国际大会“前COVID-19时代的呼吸道病毒”会议上发表。
这是ERS国际会议摘要。没有全文版本。本摘要的进一步资料可在www.ers-education.org(仅限ERS成员访问)。
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