Variability in estimating shunt from single pulse oximetry measurements
Notice bibliographique
Résumé
Virtual shunt describes the overall loss of O2 content between the alveolar gas and arterial blood. Clinicians indirectly estimate the magnitude of the virtual shunt by monitoring peripheral blood oxygen saturation (SpO2) using non-invasive pulse oximetry. An inherent limitation of this method is the variable precision of pulse oximeters and the non-linear relationship between virtual shunt and SpO2 which is rarely depicted.We propose a model using a combination of basic physiological equations to analyze the estimation of virtual shunt from inspired oxygen (FiO2) and SpO2. The model emphasizes the effect of the non-linearity of the Hb-O2 dissociation curve. Furthermore, it accounts for the variability in SpO2 measurements due to the precision of pulse oximeters.The model was validated with experiments conducted on healthy subjects in a normobaric hypoxia chamber comparing the simultaneous readings from two different commercial pulse oximeters at FiO2 = 21% and 17%. SpO2 probability distributions calculated from the model were estimated. Although a variable bias (1.2-2.1%) in SpO2 between the pulse oximeter brands was observed, the tested pulse oximeters were both within tolerance specified by the manufacturers and matched the probability distributions from the model.The theoretical and experimental findings show that the estimation of virtual shunt is challenging with a single SpO2 measurement using pulse oximeters with tolerances of 2%. Clinical decisions must be based on an appreciation of these limitations.
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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 | 0,006 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».