Usage of spacers in respiratory laboratories and the delivered salbutamol dose of spacers available in Australia and New Zealand
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Purchase and disinfection costs together with medication delivery factors may influence the choice of drug delivery options. This study assessed salbutamol delivery habits used in respiratory laboratories and quantified the delivered salbutamol dose of locally available spacers. METHODS: An online survey was used to obtain data on disinfection processes, costs and delivery device choices. The delivered dose of six commercial spacers was assessed. Particle size distribution of salbutamol (Ventolin, GSK, 100µg/actuation) from six spacers of each type was measured by quantifying the amount of drug (µg) deposited on each stage of an Anderson Cascade Impactor (ACI) using UV spectrophotometry. Clinical conditions were simulated using a flow volume simulator (FVS) and delivery of salbutamol via a pressurized metered dose inhaler and spacer to a low-resistance filter was measured. RESULTS: Fifty survey responses were obtained, with 37 (74%) using ≥1 type of spacer of which 92% processed single use spacers. The most commonly used spacers were Volumatic (n=24), Breath-a-tech (n=8) and Space Chamber (n=7). The median disinfection cost was $2.45. Delivered salbutamol dose varied significantly and ranged from 16.98 to 38.28 µg with the ACI and 22.56 to 58.82 µg with the FVS. Using the FVS, small-volume spacers delivered similar doses (22.56 to 28.46 µg), while large-volume spacers delivery was more varied (24.31 to 58.82 µg). CONCLUSIONS: The majority of respiratory laboratories had not updated re-processing policies to comply with new regulations. The delivered salbutamol dose varied significantly and this might effect the choice of preferred spacer type.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».