The acoustic cough monitoring and manometric profile of cough and throat clearing
Notice bibliographique
Résumé
Cough and throat clearing might be difficult to differentiate when trying to detect them acoustically or manometrically. The aim of this study was to assess the accuracy of acoustic monitoring for detecting cough and throat clearing, and to also determine whether these two symptoms present with different manometric profiles on esophageal pressure topography. Ten asymptomatic volunteers (seven females, mean age 31.1) were trained to simulate cough and throat clearing in a randomized order every 6 minutes during simultaneous acoustic monitoring and high-resolution manometry. The accuracy of automated acoustic analysis and two blinded reviewers were compared. The pattern of the events and the duration of the pressure changes were assessed using the 30 mmHg isobaric contour. There were 50 cough and 50 throat-clearing events according to the protocol. The sensitivity and specificity of automated acoustic analysis was 84% and 50% for cough, while the blinded analysis using sound revealed a sensitivity and specificity of 94% and 92%. The manometric profile of both cough and throat clearing was similar in terms of qualitative findings; however, cough was associated with a greater number of repetitive pressurizations and a more vigorous upper esophageal sphincter contraction compared with throat clearing. The acoustic analysis software has a moderate sensitivity and poor specificity to detect cough. The profile of cough and throat clearing in pressure topography revealed a similar qualitative pattern of pressurization with more vigorous pressure changes and a greater rate of repetitive pressurizations in cough.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».