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Enregistrement W1981721654 · doi:10.1164/rccm.200903-0323oc

Spirometry Centile Charts for Young Caucasian Children: The Asthma UK Collaborative Initiative

2009· article· en· W1981721654 sur OpenAlexaff
Sanja Stanojevic, Angie Wade, Tim Cole, Sooky Lum, Adnan Čustović, M Silverman, Graham L. Hall, Liam Welsh, Jane Kirkby, Wenche Nystad, M. Badier, Sonia M. Davis, Steve Turner, Pavilio Piccioni, Daphna Vilozni, Howard Eigen, Helen Vlachos‐Mayer, Jinping Zheng, Waldemar Tomalak, Marcus Herbert Jones, J. Hankinson, J Stocks

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Respiratory and Critical Care Medicine · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAsthma and respiratory diseases
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpirometryMedicineAsthmaPopulationPediatricsLung functionEnvironmental healthLungInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

RATIONALE: Advances in spirometry measurement techniques have made it possible to obtain measurements in children as young as 3 years of age; however, in practice, application remains limited by the lack of appropriate reference data for young children, which are often based on limited population-specific samples. OBJECTIVES: We aimed to build on previous models by collating existing reference data in young children (aged 3-7 yr), to produce updated prediction equations that span the preschool years and that are also linked to established reference equations for older children and adults. METHODS: The Asthma UK Collaborative Initiative was established to collate lung function data from healthy young children aged 3 to 7 years. Collaborators included researchers with access to pulmonary function test data in healthy preschool children. Spirometry centiles were created using the LMS (lambda, micro, sigma) method and extend previously published equations down to 3 years of age. MEASUREMENTS AND MAIN RESULTS: The Asthma UK centile charts for spirometry are based on the largest sample of healthy young Caucasian children aged 3-7 years (n = 3,777) from 15 centers across 11 countries and provide a continuous reference with a smooth transition into adolescence and adulthood. These equations improve existing pediatric equations by considering the between-subject variability to define a more appropriate age-dependent lower limit of normal. The collated data set reflects a variety of equipment, measurement protocols, and population characteristics and may be generalizable across different populations. CONCLUSIONS: We present prediction equations for spirometry for preschool children and provide a foundation that will facilitate continued updating.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,734
Score d'incertitude au seuil0,655

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,302 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations202
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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