Research Article

Построение и валидация номограммы для выявления слизистой непроходимости у пациентов с хронической обструктивной болезнью лёгких

DOI:

10.3791/69780

⸱

June 9th, 2026

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Pulmonary and Critical Care Medicine, The First Affiliated Hospital of Shenzhen University (Shenzhen Second People's Hospital)

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Целью данного исследования было выявление независимых клинических предикторов выявленных мелких слизистых пробок в дыхательных путях с помощью компьютерной томографии (КТ) у пациентов с хронической обструктивной болезнью лёгких (ХОБЛ), а также на создание и валидацию номограммы для индивидуального прогнозирования риска.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Импаксионирование мелкой слизи дыхательных путей при компьютерной томографии грудной клетки (КТ) является клинически значимым открытием при хронической обструктивной болезни лёгких (ХОБЛ), связанном с ускоренным снижением функции лёгких, увеличением частоты острых обострений и повышенной восприимчивостью к респираторным инфекциям. Однако в настоящее время отсутствует проверенный предиктивный инструмент для выявления пациентов с риском слизистых пробок, выявленных КТ. Целью этого исследования было разработать и подтвердить номограмму для прогнозирования обструкции мелкой слизи дыхательных путей у пациентов с ХОБЛ. Ретроспективно мы зарегистрировали 212 пациентов с ХОБЛ из Второй народной больницы Шэньчжэня (январь 2021 — июнь 2022 года), из которых 47 имели подтверждённые КТ слизистые пробки (группа слизистой пробки, MP), а 165 — не (группа неслизистых пробок, NMP). Для выявления кандидатных предикторов использовались одномерные и приёмные операционные характеристики (ROC). Для построения окончательной предсказательной модели была проведена многомерная логистическая регрессия, которая затем преобразовалась в номограмму. Внутренняя валидация проводилась с помощью bootstrap-сэмплинга (1000 итераций). Бронхоэктазы, хронический риносинусит (CRS), индекс массы тела (ИМТ), принудительный выдох при 25–75% от прогнозируемого (FEF25–75%предн), остаточное соотношение объёма к общей ёмкости лёгких (RV/TLC) и 25-гидроксивитамин D в сыворотке [25(OH)D] были выявлены как независимые факторы риска для КТ-слизистых пробок. Номограмма показала отличную прогностическую ценность с AUC 0,9611. Калибровочные кривые и анализ кривой принятия решений показали хорошую клиническую полезность. Внутренняя валидация bootstrap дополнительно поддерживала прогностическую стабильность модели. Эта номограмма предоставляет практический, индивидуальный инструмент для ранней идентификации и персонализированного ведения пациентов с ХОБЛ, находящихся в группе риска обструкции мелких дыхательных путей.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Хроническая обструктивная болезнь лёгких (ХОБЛ) характеризуется стойким и в значительной степени необратимым ограничением воздушного потока. Всемирная организация здравоохранения заявляет, что к 2030 году она станет третьей по величине причиной смерти вмире. Заболевание в основном начинается в мелких дыхательных путях (с внутренним диаметром менее 2 мм), которые представляют собой фундаментальный участок патологии ХОБЛ. Структурные и воспалительные изменения в этих областях часто предшествуют появлению клинических симптомов на несколько лет, но при этом существенно способствуют обструкции воздушного потока. Патологические признаки заболеваний мелких дыхательных путей при ХОБЛ включают инфильтрацию воспалительными клетками, нарушение эпителиальных защитныхмеханизмов 5,6, ремоделирование дыхательных путейи фиброз 7,8,9, а также образование слизистых пробок (МП)10,11.

Слизистые пробки дыхательных путей при ХОБЛ представляют собой патологическое накопление слизи в просвете дыхательных путей, что приводит к ограничению воздушногопотока 12. Образование слизистых пробок связано с провоспалительной средой, характеризующейся повышенным количеством эозинофилов и повышением экспрессии генов цитокинов 2 типа13. Избыточная внутрилюминальная слизь нарушает диффузию кислорода и вызывает гипоксию в эпителиальных клетках дыхательных путей, создавая условия, благоприятные для устойчивой бактериальной колонизации и повторных инфекций нижних дыхательныхпутей 14. Эти инфекции усугубляют тяжесть заболевания и увеличивают рисксмертности 15. Повышенная секреция слизи дыхательных путей также была выявлена как предвестник острых обострений приХОБЛ 16. Это подчёркивает критическую необходимость раннего выявления и механистического понимания факторов, способствующих образованию слизистых пробок у пациентов с ХОБЛ.

Ряд факторов риска связан с образованием слизистых пробок дыхательных путей при хронических заболеваниях дыхательных путей, включая вирусныеинфекции 17,18, колонизацию Pseudomonas aeruginosa, 19,20 повторяющихся эпизодов острых обострения, нарушение функции лёгких, измеряемую по принудительному выдоху за 1 секунду (FEV1)21, историякурения 22, повышенный уровень эозинофильной пероксидазы23., внутрибронхиальные концентрации белка муцина 5B (MUC5B) и уровней 25-гидроксивитамина D (25(OH)D), а также инфекции, вызванные микоплазмой и Aspergillus. вид 24,25,26. Тем не менее, специфический профиль риска развития слизистые пробки у пациентов с ХОБЛ остаётся неполностью охарактеризован, а прогностическая полезность отдельных факторов риска в изоляции ограничена.

Многофакторный подход, интегрирующий несколько предикторов, может дать более клинически значимую стратификацию рисков. Номограммы широко применяются в медицинских областях, включая онкологию, кардиологию и пульмонологию, для облегчения прогнозирования выживаемости, стратификации рисков и принятия терапевтическихрешений 27. Они предоставляют тонкий и интерпретируемый способ фиксировать сложные взаимодействия между различными клиническими переменными. Несмотря на их широкую пользу, не существует валидированной номограммы для прогнозирования слизистых пробок, обнаруженных КТ, у пациентов с ХОБЛ. Это исследование устраняет этот пробел, выявляя независимые факторы риска образования слизистых пробок при ХОБЛ и разрабатывая валидированную предиктивную номограмму для индивидуальной оценки риска. Такой инструмент можно легко интегрировать в рутинные рабочие процессы управления ХОБЛ, особенно в центрах с доступом к HRCT-визуализации и спирометрии, чтобы поддержать ранние целенаправленные вмешательства и снизить нагрузку обострений у пациентов из группы риска.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Настоящее исследование было одобрено Этическим комитетом Второй народной больницы Шэньчжэня (Протокол No 20193357024). Информированное согласие было получено от всех участников или их юридических представителей до регистрации.

Популяция и методология исследования

Это исследование было разработано как одноцентровое ретроспективное когортное исследование. Медицинские карты пациентов с первичным диагнозом ХОБЛ в отделении респираторной медицины Второй народной больницы Шэньчжэня с января 2021 по июнь 2022 года были рассмотрены. Все взрослые пациенты (≥18 лет) с первичным диагнозом ХОБЛ изначально проходили скрининг с использованием кодирования и проверки карт Международной классификации заболеваний (ICD-10) из системы электронной медицинской карты (ЭМР) больницы.

Критерии включения

(1) Подтвержденный диагноз ХОБЛ в соответствии с рекомендациями Глобальной инициативы по хроническим обструктивным заболеваниям лёгких (GOLD); (2) Наличие высокоразрешающей компьютерной томографии (HRCT) грудной клетки, выполненной в течение одной недели после госпитализации; (3) Наличие полных спирометрических и лабораторных данных; и (4) Как минимум один год данных наблюдения по мониторингу острого обострения.

Критерии исключения

(1) Активные легочные инфекции (например, пневмония или туберкулёз) во время проведения ЗГКТ; (2) сосуществующие злокачественные опухоли лёгких; (3) Предыдущие операции на грудном отделе с возможным влиянием на анатомию дыхательных путей; и (4) Отсутствие критически важных клинических данных или неоценительных визуализаций из-за артефактов движения. После применения этих критериев была включена итоговая группа из 212 пациентов, включавшая 47 пациентов в группу с положительным появлением слизистых пробок (MP) и 165 пациентов в группе без слизистых пробок (NMP). Репрезентативные изображения HRCT показаны на рисунке 1. Пациенты в группе НМП (n = 165) выступали в роли внутреннего контроля, позволяя статистически сравнивать клинические характеристики, индексы функции лёгких и лабораторные биомаркеры между группами. Все анализы проводились на этой внутренне контролируемой когорте для поддержки разработки модели, основанной на гипотезах.

Сбор данных

Извлечение данных следовало структурированному, последовательному протоколу. Собранные демографические переменные включали возраст, пол, индекс массы тела (ИМТ) и статус курения. Переменные клинического анамнеза включали продолжительность ХОБЛ, частоту острого обострения и сопутствующие заболевания. Параметры спирометрии были извлечены, включая FEV1%, FEV1 до принудительной жизненно важной ёмкости (FVC), жизненно важную емкость (VC), принудительный выдох (FEF25–75% предни), остаточный объём (RV), общий объём лёгких (TLC) и соотношение RV/TLC. Лабораторные показатели включали тотальный иммуноглобулин в сыворотке E (IgE), 25-гидроксивитамин D(25(OH)D), сывороточный кальций (Ca2+), фосфор, углеводный антиген (CA199) и фракционный выдыхаемый оксид азота (FeNO), а также проводящий оксид азота в дыхательных путях (CaNO). Скрининг сопутствующих заболеваний включал синусит, астму, бронхоэктаз, заселение грибков и бактерий, а также сердечно-сосудистые и метаболические заболевания. Все данные были извлечены из системы электронной медицинской карты (EMR) больницы. Изображения HRCT были получены из архива системы архивирования и коммуникации (PACS) больницы. Подробности о программном обеспечении и оборудовании, использованных в этом исследовании, приведены в Таблице материалов. Физические реагенты или лабораторные материалы не использовались; Все анализы проводились с использованием существующих клинических и радиологических данных. Все данные пациентов были рассмотрены двумя независимыми исследователями. Отсутствующие данные обрабатывались с помощью непараметрического метода импутации 'missForest', реализованного в R, чтобы минимизировать искажения в многомерных анализах.

Критерии диагностики ГГКТ для слизистых пробок

Все пациенты прошли ГКТ с использованием стандартизированных институциональных протоколов визуализации. Слизистые пробки были радиолизованы на осевых КТ-срезах как трубчатые или ветвящиеся структуры ослабления мягких тканей, занимающие просвет дыхательных путей, видимые как минимум на двух смежных осевых срезах, что соответствует опубликованным диагностическим критериям. Только случаи с чётко разграничёнными, сегментарными или субсегментарными непрозрачностями дыхательных путей и ослаблением мягких тканей, похожим на мягкие ткани и не связанными только с артефактами или бронхоэктазом, были отмечены как положительные на слизистую пробку. HRCT-визуализация проводилась с помощью КТ-сканера Siemens SOMATOM Definition AS (128-slice) со следующими параметрами получения: толщина среза 1,0 мм, интервал реконструкции 0,75 мм и использование высокоразрешающего ядра B70f. Изображения рассматривались в стандартных настройках окна лёгких (ширина окна: 1600 единиц Хаунсфилда [HU]; Уровень окна: 600 HU. Два сертифицированных торакальных радиолога с более чем 8-летним опытом независимо провели все снимки. Случаи с интерпретационными несоответствиями решались путем обсуждения консенсуса. Диагностические критерии применялись равномерно во всех случаях для обеспечения согласованности классификации.

Построение, оценка и валидация номограмм

Была разработана номограмма для прогнозирования слизистых пробок, обнаруженных КТ, у пациентов с ХОБЛ на основе результатов многомерной логистической регрессии. В итоговой модели были включены следующие независимые предикторы: бронхоэктаз, хронический риносинусит (CRS), острые обострения (AE), ИМТ, FEF25–75% предпреденс, соотношение RV/TLC и уровень сыворотки 25(OH)D. Каждому предиктору присваивается оценка по горизонтальной шкале очков; Отдельные баллы суммируются для получения общего результата, который соответствует предсказанной вероятности присутствия слизистой пробки по шкале вероятности выхода. Номограмма подвергалась внутренней валидации с помощью бутстрап-редискретлинга (1000 итераций) для оценки точности и различия предсказания с помощью калибровочных кривых (AUC и ROC).

Статистические анализы

Все статистические анализы проводились с использованием версии R 4.1.2 и IBM SPSS Statistics версии 25.0. Категориальные данные выражались в виде частот и процентов; сравнения между группами проводились с использованием теста хи-квадрат или точного теста Фишера, в зависимости от необходимости. Непрерывные данные с нормальным распределением выражались в виде среднего ± стандартного отклонения (SD) и сравнивались с помощью независимого t-теста выборок; ненормально распределённые непрерывные данные выражались как медиана (межквартильный диапазон (IQR) и сравнивались с помощью теста Манна-Уитни U. Переменные с P < 0,1 в одномерном логистическом регрессионном анализе были включены в модель, что соответствует стандартной практике разработки предиктивной модели. Использовались R-пакеты: «rms», «mstate», «data.table», «pROC», «rmada», «rio», «boot» и «missForest». Конструкция номограмм была реализована с использованием функций lrm и nomogram из пакета rms. Кривые ROC и значения AUC вычислялись с использованием функций roc и auc из пакета pROC. Калибровочные кривые были сгенерированы с помощью функции калибровки в RMS. Анализ кривой принятия решения (DCA) проводился с использованием функции кривой принятия решения из пакета rmda. Импутация пропущенных данных выполнялась с помощью функции missForest. Внутренняя проверка загрузки (1000 итераций) проводилась с помощью загрузочного пакета. В начале анализа применялось фиксированное случайное семя (set.seed[240708) для обеспечения воспроизводимости. P-значение < 0,05 считалось статистически значимым. Формула логистической регрессионной модели была следующей:

glm(mucus_status ~ бронхоэктаз + CRS + ИМТ + FEF25_75 + RV_TLC + VitD, семейство = «биномиальное»)

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Исходные характеристики

В исследовании участвовали 212 пациентов с ХОБЛ, разделённых на две группы: 47 с слизистыми пробками (МП) и 165 без слизистых пробок (НМП). Наличие слизистых пробок в этой популяции с ХОБЛ составило 28,33%. Статистический анализ, подробно описанный в Таблице 1, выявил значительные различия между группами MP и NMP по нескольким ключевым метрикам. К ним относились индекс массы тела (ИМТ), частота острых обострений (AE), распространённост...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

В этом исследовании распространённость образования слизистых пробок, выявленных с помощью КТ, среди госпитализированных пациентов с ХОБЛ составила 22,16%, что соответствует оценкам, опубликованным в предыдущихисследованиях 27. Слизистые пробки при ХОБЛ имеют клиническое значение из-за их связи с ускоренным снижением функции лёгких, повышенной частотой острых обострений и повышенным рискомсмертности 28. Несмотря на это, ранее отсутствовал по...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Авторы заявляют, что у них нет известных конкурирующих финансовых интересов или личных отношений, которые могли бы повлиять на работу, описанную в этой статье. У них также нет конфликтов интересов по поводу публикации этой рукописи. Исследование проводилось в соответствии с этическими стандартами, и все авторы внесли вклад в работу в соответствии с требованиями журнала. Нет финансовых или нефинансовых интересов, которые могли бы потенциально повлиять на исследование или интерпретацию результатов. Авторы подтверждают, что языковые инструменты на базе искусственного интеллекта (Grammarly и Quilbot) использовались для улучшения и доработки грамматики и формулировки рукописи. Все части рукописи были написаны авторами вручную, и даже после использования инструментов для полировки статьи авторы вручную проверяли итоговый результат. Все авторы прочитали и одобрили итоговую рукопись. Каждый из них полностью отвечает за точность и целостность работы.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Это исследование было поддержано «Сравнение лечимых признаков бронхоэктаза с различными клиническими фенотипами: проспективное когортное исследование» под руководством Гранта (LCYSSQ20220823091203007) из Шэньчжэньского клинического исследовательского центра респираторных заболеваний, Шэньчжэньского института респираторных заболеваний, Шэньчжэньской народной больницы, Китай.

Я хотел бы выразить искреннюю благодарность всем, кто внес вклад в эти исследования и написание этой рукописи. Прежде всего, я глубоко благодарен своему руководителю, Хэ Хуану, за его постоянную поддержку, ценные советы и содержательные комментарии на протяжении всего процесса. Его опыт и терпение сыграли ключевую роль в том, чтобы я прояснил свои идеи и улучшил качество этой работы. Я также благодарен своим коллегам из кафедры пульмонологии и интенсивной терапии, Первой аффилированной больницы Шэньчжэньского университета (Шэньчжэньская вторая народная больница), Шэньчжэня, Гуандуна, Китай, особенно Янь Чжан, Чжи Ян и другим. Они оказали мне необходимую поддержку, включая обмен экспериментальным оборудованием, предоставление технических консультаций и участие в плодотворных обсуждениях. Их вклад значительно способствовал моим исследованиям. Кроме того, хочу поблагодарить «Сравнение лечимых признаков бронхоэктаза с различными клиническими фенотипами: проспективное когортное исследование» за их финансовую поддержку, без которой это исследование было бы невозможным. Наконец, хочу поблагодарить свою семью и друзей за их неизменную поддержку и понимание во время моих исследований и написания. Их любовь и поддержка дали мне силы преодолеть трудности и завершить это дело.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
HRCT Scans
 		Шэньчжэнь
Второй
Народный
больница		Используется для диагностики малых дыхательных путей при мукозной обструкции у пациентов с ХОБЛ
SPSS 25.0 Software1BMСтатистическое ПО, использующееся для анализа данных, включая t-тесты и логистическую регрессию.
R Software (Packages: mms, mstate, etc.)

 		R Foundation for Statistical ComputingИспользуется для статистического анализа и проверки моделей, включая вычисление C-индекса.
Электронная медицинская
система записи		Шэньчжэнь
Второй
Народный
больница		Источник данных для клинических и лабораторных переменных, включая историю болезни пациента и диагностические параметры.
Логистическая регрессия
Уравнение
 		Собственная
(Применяется через
SPSS и R)		Используется для выявления независимых факторов риска, связанных с обструкцией малых дыхательных путей у пациентов с ХОБЛ.

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Fazleen, A., Wilkinson, T. Early COPD: current evidence for diagnosis and management. Ther. Adv. Respir. Dis. 14, 1753466620942128(2020).
  2. Eapen, M. S., et al. Profiling cellular and inflammatory changes in the airway wall of mild to moderate COPD. Respirology. 22, 1125-1132 (2017).
  3. Bu, T., Wang, L. F., Yin, Y. Q. How do innate immune cells contribute to airway remodeling in COPD progression? Int. J. Chron. Obstruct. Pulmon. Dis. 15, 107-116 (2020).
  4. Ladjemi, M. Z., et al. Increased IgA expression in lung lymphoid follicles in severe COPD. Am. J. Respir. Crit. Care Med. 199, 592-602 (2019).
  5. Blackburn, J. B., et al. Secretory cells are the primary source of pIgR in small airways. Am. J. Respir. Cell Mol. Biol. 67, 334-345 (2022).
  6. Polosukhin, V. V., et al. Secretory IgA deficiency in individual small airways is associated with persistent inflammation and remodeling. Am. J. Respir. Crit. Care Med. 195, 1010-1021 (2017).
  7. Zakarya, R., et al. BET proteins are associated with the induction of small airway fibrosis in COPD. Thorax. 76, 647-655 (2021).
  8. Mahmood, M. Q., et al. Transforming growth factor (TGF)β1 and Smad signalling pathways: a likely key to EMT-associated COPD pathogenesis. Respirology. 22, 974-985 (2017).
  9. Balázs, A., Mall, M. A. Mucus obstruction and inflammation in early cystic fibrosis lung disease: emerging role of the IL-1 signaling pathway. Pediatr. Pulmonol. 54, S5-S12 (2019).
  10. Radicioni, G., et al. Airway mucin MUC5AC and MUC5B concentrations and the initiation and progression of COPD: an analysis of the SPIROMICS cohort. Lancet Respir. Med. 9, 1241-1254 (2021).
  11. Ghosh, A., Boucher, R. C., Tarran, R. Airway hydration and COPD. Cell. Mol. Life Sci. 72, 3637-3652 (2015).
  12. Dunican, E. M., Watchorn, D. C., Fahy, J. V. Autopsy and imaging studies of mucus in asthma: lessons learned about disease mechanisms and the role of mucus in airflow obstruction. Ann. Am. Thorac. Soc. 15, S184-S191 (2018).
  13. Thornton, D. J., Rousseau, K., McGuckin, M. A. Structure and function of the polymeric mucins in airways mucus. Annu. Rev. Physiol. 70, 459-486 (2008).
  14. Mall, M. A., Danahay, H., Boucher, R. C. Emerging concepts and therapies for mucoobstructive lung disease. Ann. Am. Thorac. Soc. 15, S216-S226 (2018).
  15. Hogg, J. C., et al. Survival after lung volume reduction in COPD: insights from small airway pathology. Am. J. Respir. Crit. Care Med. 176, 454-459 (2007).
  16. Jacobson, P. K., Lind, L., Persson, H. L. The exacerbation of COPD: which symptom is most important to monitor? Int. J. Chron. Obstruct. Pulmon. Dis. 18, 1533-1541 (2023).
  17. Inoue, D., et al. Mechanisms of mucin production by rhinovirus infection in cultured human airway epithelial cells. Respir. Physiol. Neurobiol. 154, 484-499 (2006).
  18. Jing, Y., et al. NOTCH3 contributes to rhinovirus-induced goblet cell hyperplasia in COPD airway epithelial cells. Thorax. 74, 18-32 (2019).
  19. Lillehoj, E. P., et al. Neuraminidase 1-mediated desialylation of the mucin 1 ectodomain releases a decoy receptor protecting against Pseudomonas aeruginosa lung infection. J. Biol. Chem. 294, 662-678 (2019).
  20. Kato, K., et al. Membrane-tethered MUC1 mucin counter-regulates the phagocytic activity of macrophages. Am. J. Respir. Cell Mol. Biol. 54, 515-523 (2016).
  21. Hogg, J. C. Pathophysiology of airflow limitation in COPD. Lancet. 364, 709-721 (2004).
  22. Lin, V. Y., et al. Excess mucus viscosity and airway dehydration impact COPD airway clearance. Eur. Respir. J. 55, 1900419(2020).
  23. Dunican, E. M., et al. Mucus plugs in patients with asthma linked to eosinophilia and airflow obstruction. J. Clin. Invest. 128, 997-1009 (2018).
  24. Dunican, E. M., et al. Mucus plugs and emphysema in the pathophysiology of airflow obstruction and hypoxemia in smokers. Am. J. Respir. Crit. Care Med. 203, 957-968 (2021).
  25. Kun, J., et al. Reduced serum 25(OH)D is closely related to bronchial mucus plug formation in children with mycoplasma pneumonia: a prospective cohort study. Front. Public Health. 11, 1099683(2023).
  26. Kodaka, N., et al. Effectiveness of mucus plug removal by bronchoscopy for high-attenuation mucus with allergic bronchopulmonary mycosis. Allergol. Int. 71, 150-152 (2022).
  27. Okajima, Y., et al. Luminal plugging on chest CT scan: association with lung function, quality of life, and COPD clinical phenotypes. Chest. 158, 121-130 (2020).
  28. Rogliani, P., Calzetta, L. Impact of airway-occluding mucus plugs on mortality in COPD according to disease severity: a subset analysis from COPDGene. Int. J. Chron. Obstruct. Pulmon. Dis. 20, 831-840 (2025).
  29. da Silva, S. M. D., et al. Bronchiectasis associated with severe COPD: clinical, functional, microbiological and tomographic features. Lung India. 39, 502-509 (2022).
  30. Polosukhin, V. V., et al. Small airway determinants of airflow limitation in COPD. Thorax. 76, 1079-1088 (2021).
  31. Yang, C., et al. Correlation of luminal mucus score in large airways with lung function and quality of life in severe acute exacerbation of COPD. Int. J. Chron. Obstruct. Pulmon. Dis. 16, 1449-1459 (2021).
  32. Yasuo, M., et al. Differences between central airway obstruction and COPD detected with the forced oscillation technique. Int. J. Chron. Obstruct. Pulmon. Dis. 15, 1425-1434 (2020).
  33. Islam, S., et al. Association of serum vitamin D (25OHD) level with acute exacerbation of COPD. Mymensingh Med. J. 28, 441-448 (2019).
  34. Ghosh, A. J., et al. Vitamin D deficiency is associated with respiratory symptoms and airway wall thickening in smokers with and without COPD: a prospective cohort study. BMC Pulm. Med. 20, 141(2020).
  35. Kurian, N., et al. Dual role for a MEK inhibitor as a modulator of inflammation and host defense in COPD. Int. J. Chron. Obstruct. Pulmon. Dis. 14, 2611-2624 (2019).
  36. Jiang, J. J., et al. TLR3 inhibitor and tyrosine kinase inhibitor attenuate cigarette smoke/poly I:C-induced airway inflammation and remodeling via the EGFR/TLR3/MAPK pathway. Eur. J. Pharmacol. 890, 173654(2021).
  37. Liu, W., et al. Chinese patent medicine for COPD based on tonifying Qi, promoting blood circulation, and resolving phlegm: a systematic review of RCTs. J. Tradit. Chin. Med. 35, 1-10 (2015).
  38. Jorde, I., et al. Association of serum vitamin D levels with disease severity, systemic inflammation, lung function loss, and exacerbations in COPD patients. J. Thorac. Dis. 13, 3597-3609 (2021).
  39. Wannamethee, S. G., et al. Vitamin D deficiency, impaired lung function, and total and respiratory mortality in older men: The British Regional Heart Study. BMJ Open. 11, e040650(2021).
  40. Liu, W., Zhang, X., Mao, B., Jiang, H. Systems pharmacology-based study of Tanreqing injection in airway mucus hypersecretion. J. Ethnopharmacol. 249, 112425(2020).
  41. Lange, P., et al. Relation of ventilatory impairment and chronic mucus hypersecretion to mortality from obstructive lung disease and from all causes. Thorax. 45, 579-585 (1990).
  42. Wu, Z., Wang, D., Tang, C. A novel nomogram for predicting the risk of coronary atherosclerosis in patients with gastroesophageal reflux disease. Arab J. Gastroenterol. 26, 176-184 (2025).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Chronic Obstructive PulmonaryMucus ObstructionNomogram ValidationSmall Airway MucusChest Computed TomographyCOPD Risk PredictionLogistic RegressionReceiver Operating CharacteristicBronchiectasisForced Expiratory Flow

Related Articles