Physical Fitness, Respiratory Symptoms and Lung Function
Notice bibliographique
Résumé
Lung volumes (FVC1, FEV1.0 and peak flow) were measured in 403 men and 561 women volunteers for fitness testing, using the SRL automated spirometer system. Average scores for this population were 5--10% higher than predicted from age, height and sex using either the formulae inherent in the SRL computer or standards proposed by Anderson et al. [1968] for the Toronto population; existing standards may thus underestimate respiratory potential. Lung function data showed a dose-dependent decrease within the category of cigarette smokers, but there was no significant difference between average results for smokers and non-smokers. Multivariate analysis showed significant contributions of lean mass and obesity to the overall description of lung volumes; however, effects were not large enough to justify incorporation of such variables into routine prediction equations. Positive responses to the respiratory section of the Cornell Medical Index were in several instances associated with below expected lung volumes. The most consistent response was to the question 'do you suffer from asthma?' Although the average effect was significant, the magnitude of response (10--20%) would have been overlooked in individual testing; this suggests that there may be more scope for pulmonary screening through the improvement of questionnaires than through the purchase of expensive electronic spirometers.
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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 ».