A Systematic Approach to Multiple Breath Nitrogen Washout Test Quality
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Accurate estimates of multiple breath washout (MBW) outcomes require correct operation of the device, appropriate distraction of the subject to ensure they breathe in a manner representative of their relaxed tidal breathing pattern, and appropriate interpretation of the acquired data. Based on available recommendations for an acceptable MBW test, we aimed to develop a protocol to systematically evaluate MBW measurements based on these criteria. METHODS: 50 MBW test occasions were systematically reviewed for technical elements and whether the breathing pattern was representative of relaxed tidal breathing by an experienced MBW operator. The impact of qualitative and quantitative criteria on inter-observer agreement was assessed across eight MBW operators (n = 20 test occasions, compared using a Kappa statistic). RESULTS: Using qualitative criteria, 46/168 trials were rejected: 16.6% were technically unacceptable and 10.7% were excluded due to inappropriate breathing pattern. Reviewer agreement was good using qualitative criteria and further improved with quantitative criteria from (κ = 0.53-0.83%) to (κ 0.73-0.97%), but at the cost of exclusion of further test occasions in this retrospective data analysis. CONCLUSIONS: The application of the systematic review improved inter-observer agreement but did not affect reported MBW outcomes.
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 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 | 0,637 | 0,811 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| 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 ».