Spirometry interpretation for primary care: A validation study
Notice bibliographique
Résumé
Objective measurement of lung function with spirometry should be done in primary care to allow immediate feedback on diagnosis and management of respiratory conditions. Lack of training necessitates a teaching program and tool for spirometric interpretation. The Family Physician Airways Group of Canada (www.fpagc.com) has taught this at a five primary care conferences over 3 years. This post program survey reviewed participants’ attitudes to this spirometry algorithm. 121/138 surveys were returned. 40% of the participants had been in practice for less than 10 years and 31% more than 20 years. Most were in a group practice. 63% were currently not doing spirometry, yet they came to learn interpretative skills and were debating the purchase of a machine. Spirometry was annually ordered less than 10 times by 19%, 10-50 times by 46% and more than 100 times by 16%. 21% of physicians were currently using an algorithm tool. 71% of participants said that they would now use the tool provided in the program. 98% of participants found the tool helpful in interpreting spirometry, with 93% of physicians saying that they will use this in their practice in the future. They felt the algorithm would assist them in diagnosing asthma (91%), assessing asthma control (94%) and diagnosing COPD (94%). Barriers related to the performance of spirometry in primary care; time, cost, technique, monetary reimbursement and interpretation of grey zone cases. The creation and teaching of a spirometry program and interpretation algorithm tool has successfully created comfort in spirometry interpretation in most participants. This was a particularly strongly motivated group of learners, as had to pay to attend this specially accredited program.
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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 | 0,027 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 0,001 |
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 ».