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Enregistrement W3013514696 · doi:10.4187/respcare.07412

Development of Quality Assurance and Quality Control Guidelines for Respiratory Oscillometry in Clinic Studies

2020· article· en· W3013514696 sur OpenAlexaffabout
Joyce Wu, E. deHaas, Richard Nadj, Aloysius Brandon Cheung, Ronald J. Dandurand, Zoltán Hantos, Clodagh M. Ryan, Chung‐Wai Chow

Notice bibliographique

RevueRespiratory Care · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensMcGill University Health CentreUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAuditQuality assurancePulmonary function testingChecklistTest (biology)Protocol (science)Medical physicsInternal medicinePathologyExternal quality assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The guidelines to conduct and interpret conventional pulmonary function (PFT) tests are frequently reviewed and updated. However, the quality assurance and quality control (QA/QC) guidelines for respiratory oscillometry testing remain limited. QA/QC guidelines are essential for oscillometry to be used as a diagnostic pulmonary function test (PFT) in a clinical setting. METHODS: We developed a QA/QC protocol shortly after oscillometry was introduced in our laboratory as part of a clinical study. The first clinical study began after the research personnel completed 3 h of combined didactic and hands-on training and establishment of a standard operating protocol (SOP) for oscillometry testing. All oscillometry tests were conducted using the initial SOP protocol from October 17, 2017, to April 6, 2018. At this time, the first QA/QC audit took place, followed by revisions to the SOP, the addition of a QA/QC checklist, and the development of a 12-h training program. A second audit of oscillometry tests was conducted from April 9, 2018, to June 30, 2019. Both audits were completed by a registered cardiopulmonary technologist from the Toronto General Pulmonary Function Lab. RESULTS: The first audit evaluated 197 paired oscillometry-PFT tests and found 10 tests (5.08%) to be invalid, with a coefficient of variation > 15%. The second audit examined 1,930 paired oscillometry-PFT tests; only 3 tests (0.16%) were unacceptable, with a coefficient of variation > 15%. Improvement in QA/QC was significantly better compared to the first audit ( P < .001). CONCLUSIONS: Although oscillometry requires minimal subject cooperation, application of the principles that govern the conduct and application of a PFT are important for ensuring that oscillometry testing is performed according to acceptability and reproducibility. Specifically, the inclusion of a SOP, a proper training program, a QA/QC checklist, and regular audits with feedback are vital to ensure that oscillometry is conducted accurately and precisely.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
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 Opus0,284
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations22
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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