Considerable variation exists among spirometry interpretation algorithms
Notice bibliographique
Résumé
Background: Several algorithms exist to facilitate spirometric interpretation in clinical practice; yet, there is a lack of consensus on how spirometric criteria for asthma and COPD diagnoses should be incorporated into spirometry interpretation algorithms (SIA) suitable for use in day-to-day primary care management of these conditions. Purpose: To identify and describe the variability among SIA and how this might be relevant to the interpretation of spirometric data and management of asthma and COPD in primary care. Methods: Medline, Embase and mainstream search engines identified all English-language SIA related material between January 1990 to December 2018. Seven variations in SIA were identified via specific a-priori assumptions that each SIA should contain content consistent with guideline recommendations. Results: Of the 26 SIA that met inclusion criteria, 5 (19%) were deemed impractical for day-to-day use in primary care, 23 (88%) lacked a logic string leading to the post-bronchodilator FEV1/FVC ratio, 4 (15%) relied on post-bronchodilator change in FEV1 to distinguish between asthma and COPD, 24 (94%) lacked a prompt for bronchodilator challenge when FEV1/FVC was considered to be at a normal level, 12 (46%) did not indicate whether the data represented a pre- or post-bronchodilator scenario, 7 (27%) did not include a logic string that considers mixed obstructive/restrictive defect and 23 (88%) did not contain a prompt to refer for MCT when spirometry appeared to be normal. Conclusion: Our findings describe considerable variability among SIA available for adoption as diagnostic aids in primary care and highlight the need to develop standards for SIA suitable for clinical practice.
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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 | 0,100 | 0,321 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».