Feasibility of lung clearance index in a clinical setting in pre-school children
Notice bibliographique
Résumé
Lung function testing in pre-school children in the clinical setting is challenging. Most cannot perform spirometry and many infant lung function tests require sedation. Lung clearance index (LCI) derived from the multiple-breath washout (MBW) test has been shown to be sensitive to early disease changes but may be time consuming and so a shortened test (LCI0.5) may be more feasible in young children. We sought to establish feasibility of MBW in unsedated pre-school children in a clinic setting and hypothesised use of LCI0.5would increase success rates. 116 pre-school children (28 healthy controls and 88 with respiratory disease), median age 4.0 years (range 2–6 years), underwent MBW tests unsedated in a clinic setting, using sulfur hexafluoride as a tracer gas and an adapted photoacoustic gas analyser. 81 (70%) out of 116 children completed LCI and 72% completed LCI0.5measurement. Test success increased significantly in patients over 3 years (0% at <2.5 years, 33% at 2.5–3 years and 70% at >3 years, p<0.0001). LCI was elevated in those with respiratory disease compared with healthy controls. MBW is feasible in a clinic setting in unsedated pre-schoolers, particularly in those >3 years old, and LCI is raised in those with respiratory disease. Use of LCI0.5did not increase success rate in pre-schoolers.
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 | 0,003 | 0,010 |
| 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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».