Estimating minute ventilation and air pollution inhaled dose using heart rate, breath frequency, age, sex and forced vital capacity: A pooled-data analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Air pollution inhaled dose is the product of pollutant concentration and minute ventilation ([Formula: see text]). Previous studies have parameterized the relationship between [Formula: see text] and variables such as heart rate (HR) and have observed substantial inter-subject variability. In this paper, we evaluate a method to estimate [Formula: see text] with easy-to-measure variables in an analysis of pooled-data from eight independent studies. We compiled a large diverse data set that is balanced with respect to age, sex and fitness level. We used linear mixed models to estimate [Formula: see text] with HR, breath frequency (fB), age, sex, height, and forced vital capacity (FVC) as predictors. FVC was estimated using the Global Lung Function Initiative method. We log-transformed the dependent and independent variables to produce a model in the form of a power function and assessed model performance using a ten-fold cross-validation procedure. The best performing model using HR as the only field-measured parameter was [Formula: see text] = e-9.59HR2.39age0.274sex-0.204FVC0.520 with HR in beats per minute, age in years, sex is 1 for males and 2 for females, FVC in liters, and a median(IQR) cross-validated percent error of 0.664(45.4)%. The best performing model overall was [Formula: see text] = e-8.57HR1.72fB0.611age0.298sex-0.206FVC0.614, where fB is breaths per minute, and a median(IQR) percent error of 1.20(37.9)%. The performance of these models is substantially better than any previously-published model when evaluated using this large pooled-data set. We did not observe an independent effect of height on [Formula: see text], nor an effect of race, though this may have been due to insufficient numbers of non-white participants. We did observe an effect of FVC such that these models over- or under-predict [Formula: see text] in persons whose measured FVC was substantially lower or higher than estimated FVC, respectively. Although additional measurements are necessary to confirm this finding regarding FVC, we recommend using measured FVC when possible.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle