Validating Deposition Models in Disease: What Is Needed?
Notice bibliographique
Résumé
To develop theoretical deposition models, assumptions are introduced to make the models computationally affordable. For this reason, experimental (in vivo) validation of such models is needed to give confidence to the assumptions being made. However, for an in vivo deposition experiment to be considered useful for validation of a model, a number of parameters must be measured in the experiment for input to the model. Ideally, these parameters would include time-dependent breathing flow rates during aerosol exposure, properties of the inhaled aerosol as a function of time during the breath (including particle size distribution, aerosol mass fraction, as well as hygroscopic properties, inhaled temperature and humidity if hygroscopicity is important), in addition to anatomical regional deposition data and detailed lung geometry measurements. Furthermore, because of the dependence of extrathoracic filtering on the inlet conditions at the mouth and the complexity of modeling deposition in this region, experimental data on the filtering properties of the mouth-throat are needed. Although some of the above parameters are impractical to measure with current experimental techniques, it would greatly aid the development of deposition models if as many of these parameters as possible were measured in future in vivo deposition experiments. Data exemplifying the importance of measuring the above parameters is discussed.
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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 | 0,120 | 0,231 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,017 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».