Predicting the Need for Supplemental Oxygen During Airline Flight in Patients with Chronic Pulmonary Disease: A Comparison of Predictive Equations and Altitude Simulation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with chronic pulmonary diseases are at increased risk of hypoxemia when travelling by air. Screening guidelines, predictive equations based on ground level measurements and altitude simulation laboratory procedures have been recommended for determining risk but have not been rigorously evaluated and compared. OBJECTIVES: To determine the adequacy of screening recommendations that identify patients at risk of hypoxemia at altitude, to evaluate the specificity and sensitivity of published predictive equations, and to analyze other possible predictors of the need for in-flight oxygen. METHODS: The charts of 27 consecutive eligible patients referred for hypoxia altitude simulation testing before flight were reviewed. Patients breathed a fraction of inspired oxygen of 0.15 for 20 min. This patient population was compared with the screening recommendations made by six official bodies and compared the partial pressure of arterial oxygen (PaO(2)) obtained during altitude simulation with the PaO(2) predicted by 16 published predictive equations. RESULTS: Of the 27 subjects, 25% to 33% who were predicted to maintain adequate oxygenation in flight by the British Thoracic Society, Aerospace Medical Association or American Thoracic Society guidelines became hypoxemic during altitude simulation. The 16 predictive equations were markedly inaccurate in predicting the PaO(2) measured during altitude simulation; only one had a positive predictive value of greater than 30%. Regression analysis identified PaO(2) at ground level (r=0.50; P=0.009), diffusion capacity (r=0.56; P=0.05) and per cent forced expiratory volume in 1 s (r=0.57; P=0.009) as having predictive value for hypoxia at altitude. CONCLUSIONS: Current screening recommendations for determining which patients require formal assessment of oxygen during flight are inadequate. Predictive equations based on sea level variables provide poor estimates of PaO(2) measured during altitude simulation.
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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 ».