Alveolar lung clearance index: An alternative multiple breath washout outcome in children
Notice bibliographique
Résumé
Background: Higher lung clearance index (LCI) values observed on the Ecomedics Multiple Breath Nitrogen Washout (N 2 MBW) relative to the respiratory mass spectrometry MBW (SF 6 MBW), may be partially explained by larger equipment dead space of the N 2 MBW (58.2 versus 15.4 ml). In this study we investigate whether calculation of alveolar LCI (aLCI), whereby airways dead space is accounted for, results in LCI values that more closely agree between the two systems. Methods: 50 healthy children and 42 children with CF (6 to 18 years) had both N 2 MBW and SF 6 MBW measured on the same test occasion. Standard LCI (sLCI) was calculated by correcting for total equipment dead space. In addition, we calculated alveolar LCI (aLCI), whereby calculations corrected for airways dead space (from the first breath of the washout using the Fowler method) and equipment dead space. The average sLCI and aLCI were calculated from all good quality trials, and compared. Results: On average aLCI was lower than sLCI on both the N 2 (aLCI=7.6(SD=3.1), sLCI =9.0(3.6)) and SF 6 (aLCI=7.2(2.7), sLCI=8.1(2.9)) systems. The difference in aLCI (Δ=-0.62(1.0)) between N 2 MBW and SF 6 MBW was in the opposite direction to that observed for sLCI (Δ= 0.77 (1.1)) which is likely due to the underestimation of FRC by SF 6 MBW (Jensen et al., 2013). The magnitude of the differences between systems was greater in CF than in health. Conclusions: These results suggest that higher LCI values measured by N 2 MBW may be partially explained by the larger equipment dead space relative to SF 6 MBW. This may be especially relevant in young children, where the ratio of equipment dead space to tidal volumes is high. Funded by CF Foundation, Irwin Family Foundation.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».