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Enregistrement W2563678624 · doi:10.4187/respcare.04913

Feasibility of a Respiratory Movement Evaluation Tool to Quantify Thoracoabdominal Movement for Neuromuscular Diseases

2016· article· en· W2563678624 sur OpenAlexaboutno aff
Fumio Liu, Michiyuki Kawakami, Kimimasa Tamura, Yoshihito Taki, Katsumi Shimizu, Tomoyoshi Otsuka, Tetsuya Tsuji, Chieko Miyata, Syoichi Tashiro, Ayako Wada‐Katsumata, Katsuhiro Mizuno, Yoshimitsu Aoki, Meigen Liu

Notice bibliographique

RevueRespiratory Care · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineIntraclass correlationSpirometerDuchenne muscular dystrophyPhysical therapyConcurrent validityPhysical medicine and rehabilitationSpirometryInternal medicinePatient satisfactionSurgeryPsychometricsAsthma

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: An objective method to evaluate thoracoabdominal movement is needed in daily clinical practice to detect patients at risk of hypoventilation and to allow for timely interventions in neuromuscular diseases. The clinical feasibility, reliability, and validity of a newly developed method for quantifying respiratory movement using fiber grating sensors, called the Respiratory Movement Evaluation Tool (RMET), was evaluated. METHODS: The time needed to measure respiratory movement and the usability of the measurement were determined by 5 clinicians using the Quebec User Evaluation of Satisfaction with Assistive Technology (QUEST) 2.0 questionnaire. Thoracoabdominal movement was measured using RMET 3 times in 10 healthy subjects to evaluate intraclass correlation coefficients (ICC). The subjects were encouraged to breathe 10 times while voluntarily changing the amount of air during ventilation simultaneously with the RMET and a spirometer, and their correlations were evaluated to test validity using Pearson's product-moment correlation coefficients. The same measurements were also performed in 10 subjects with Duchenne muscular dystrophy. RESULTS: Real-time recordings of thoracoabdominal movements were obtained over a mean time of 374 ± 23.9 s. With QUEST 2.0, the median score of each item exceeded 3 (more or less satisfied). In healthy subjects, ICC(1,1) ranged from 0.82 to 0.99, and ICC(2,1) ranged from 0.83 to 0.97. Significant correlations were observed between the respiratory amplitudes measured with RMET, and the amount of air during ventilation was measured with a spirometer (r = 0.995, P < .001). In subjects with Duchenne muscular dystrophy, ICC(1,1) ranged from 0.87 to 0.97, and ICC(2,1) ranged from 0.84 to 0.99. The respiratory amplitudes measured with RMET correlated significantly with the amount of air during ventilation with a spirometer (r = 0.957, P < .001). CONCLUSIONS: We developed a novel method of quantifying respiratory movement called RMET that was feasible to use in daily clinical practice.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,632
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,316 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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