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Enregistrement W2419221928 · doi:10.1177/002013240204701105

Assessing Nebulizer Performance

2002· article· en· W2419221928 sur OpenAlexaff
Myrna Dolovich

Notice bibliographique

RevueRespiratory Care · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNebulizerMedicineAerosolizationDrug deliveryBiomedical engineeringInhalationAnesthesiaIntensive care medicineNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The quality of the aerosol generated by a nebulizer system is a function of its design, operating parameters, and the drug formulation to be aerosolized. The aerosolized drug dose inhaled from a nebulizer is determined by the patient's breathing pattern. The site of deposition of the aerosol in the lung is primarily influenced by the inspiratory flow rate and additionally by the nature of the lung disease. Thus, tests of performance that incorporate these different variables will provide data that give a better understanding of overall nebulizer performance. As discussed in this paper, a number of in vitro and in vivo laboratory tests can be undertaken to measure the characteristics of the delivery system as well as the quality and quantity of the aerosolized drug provided. With this information one can estimate the dose of drug that will be inhaled and deposited below the larynx. The accuracy of these predictions can additionally be improved with the use of breath simulators and standard breath patterns. Breath monitors that capture and feed actual patient breathing patterns into the simulator to mimic nebulizer operation during actual patient use further increase the accuracy of dose estimation. With the vast number of nebulizers available and also in development, a comparison of information obtained from different nebulizers is key in making an informed decision when selecting an aerosol delivery system that can provide an efficacious dose of a particular drug to a specific patient population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,242 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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