The clinical value of peak nasal inspiratory flow, peak oral inspiratory flow, and the nasal patency index
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES/HYPOTHESIS: The aim of this study was to ascertain the most reliable objective measurement for the assessment of nasal patency by investigating the relationship between peak nasal inspiratory flow, peak oral inspiratory flow, and the nasal patency index in relation to the patient's subjective perception regarding nasal obstruction. STUDY DESIGN: Prospective cohort study. METHODS: This study included 131 volunteers of both genders, aged 18 years or older, with or without nasal symptoms, who were able to give informed consent, completed the study protocol, and could speak and write Dutch fluently. Peak nasal inspiratory flow and peak oral inspiratory flow were performed and nasal patency index was computed. The results were evaluated and compared with the subjective perception of nasal passage, using the validated Nasal Obstruction Symptom Evaluation scale and visual analog scale for nasal passage. RESULTS: Our study showed that peak nasal inspiratory flow, nasal patency index and nasal patency visual analog scale correlate with the Nasal Obstruction Symptom Evaluation scale in contrast to peak oral inspiratory flow. Peak nasal inspiratory flow and nasal patency index also showed significant association with the Nasal Obstruction Symptom Evaluation scale after adjustment for confounders. CONCLUSIONS: Peak nasal inspiratory flow is the most reliable method for the assessment of nasal patency. It is quick, inexpensive, and easy to perform, and correlates significantly with the subjective feeling of nasal obstruction. There is no clinical need to measure peak oral inspiratory flow or to calculate the nasal patency index in the evaluation of nasal patency. LEVEL OF EVIDENCE: 4
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».