Influence of different spirometry interpretation algorithms (SIA) on decision making among primary care physicians
Notice bibliographique
Résumé
Background: Typically, the only spirometric data required for clinical decision making are the Forced Expiratory Volume in one second (FEV1) and the Forced Vital Capacity (FVC). Limitations of SIA promoted for adoption in primary care have been described (Can Fam Physician October 2011 57: 1148-1152, 1153-1156). Aims and Objectives: This study examines how different SIA may influence decision making among primary care physicians. Method: Thirty seven primary care physicians were asked to interpret nine spirograms presented twice in random sequence using two different SIA (as stand alone aids) and touch pad technology (remote audience response devices) for anonymous data capture and recording. Results: We observed important differences in the interpretation of the same spirograms using two different SIA. When the pre-bronchodilator FEV1/FVC ratio was greater than 0.70 one algorithm lead to a normal interpretation; the second SIA prompted a bronchodilator challenge revealing changes in FEV1 that were consistent with asthma. The reliance of changes in FEV1 after bronchodilator challenge to distinguish asthma from COPD in one SIA led to consideration of asthma despite the presence of data that was also consistent with COPD; the latter SIA did not include a logic string leading to a post-bronchodilator FEV1/FVC so a definitive consideration of COPD could not be made. The absence of a post-bronchodilator FEV1/FVC decision node in one algorithm prompted referral for evaluation of low FVC. Conclusions: This pilot study suggests that different SIA may influence decision making and lead clinicians to interpret the same spirometry data differently.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,040 | 0,301 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».