Comparison of oscillometry devices using active mechanical test loads
Notice bibliographique
Résumé
Noninvasiveness, low cooperation demand and the potential for detailed physiological characterisation have promoted the use of oscillometry in the assessment of lung function. However, concerns have been raised about the comparability of measurement outcomes delivered by the different oscillometry devices. The present study compares the performances of oscillometers in the measurement of mechanical test loads with and without simulated breathing. Six devices (five were commercially available and one was custom made) were tested with mechanical test loads combining resistors (R), gas compliances (C) and a tube inertance (L), to mimic respiratory resistance (Rrs) and reactance (Xrs) spectra encountered in clinical practice. A ventilator was used to simulate breathing at tidal volumes of 300 and 700 mL at frequencies of 30 and 15 min−1, respectively. Measurements were evaluated in terms ofR,C,L, resonance frequency (fres), reactance area (AX) and resistance change between 5 and 20 or 19 Hz (R5–20(19)). Increasing test loads caused progressive deviations inRrsandXrsfrom calculated values at various degrees in the different oscillometers. While mean values ofRrswere recovered acceptably, some devices exhibited serious distortions in the frequency dependences ofRrsandXrs, leading to large errors inC,L,fres,AXandR5–20(19). The results were largely independent of the simulated breathing. Simplistic calibration procedures and mouthpiece corrections, in addition to unknown instrumental and signal processing factors, may be responsible for the large differences in oscillometry measures. Rigorous testing and ongoing harmonisation efforts are necessary to better exploit the diagnostic and scientific potential of oscillometry.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,000 |
| 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 ».