Influence of 4 Interfaces in the Assessment of Maximal Respiratory Pressures
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The measurement of maximal respiratory pressure (MRP) is a procedure widely used in clinical practice to evaluate respiratory muscle strength through the maximal inspiratory pressure (P(Imax)) and maximal expiratory pressure (P(Emax)). Its clinical applications include diagnostic procedures and evaluating responses to interventions. However, there is great variability in the equipment and measurement procedures. Understanding the impacts of the characteristics of different interfaces can augment the repeatability of this method and help to establish widely applicable predictive equations. The aim of this study was to evaluate the influence of 4 different interfaces on a subject's capacity to generate MRP and the impact of these interfaces on the repeatability of these measurements. METHODS: Fifty healthy subjects (mean ± SD age 26.36 ± 4.89 y) with normal spirometry were evaluated. MRP was measured by a digital manometer connected to 4 interfaces using different combinations of mouthpieces and tubes. The following variables were analyzed: maximum mean pressure, peak pressure, plateau pressure, and plateau variation. Analysis of variance for repeated measures or a Friedman test was used to compare the 4 interfaces, with P < .008 after Bonferroni adjustment considered significant. RESULTS: There was no significant difference between the 4 interfaces with respect to maximum mean pressure, peak pressure, plateau pressure, or plateau variation for P(Imax) (P ≥ .49) or P(Emax) (P ≥ .11), nor did the number of tests performed to fulfill the criteria of repeatability for P(Imax) (P = .69) or P(Emax) (P = .47) differ among the 4 interfaces. CONCLUSIONS: P(Imax) and P(Emax) values seem not to be influenced by the different interfaces studied, suggesting that patient comfort and availability of interfaces can be considered.
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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 | 0,002 | 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 ».