<p>A Functional Respiratory Imaging Approach to the Effect of an Oscillating Positive Expiratory Pressure Device in Chronic Obstructive Pulmonary Disease</p>
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Chronic obstructive pulmonary disease (COPD) patients are prone to suffer from chronic bronchitis, which ultimately affects their quality of life and overall prognosis. Oscillating positive expiratory pressure (oPEP) devices are designed to aid in the mucus clearance by generating positive pressure pulses in the airways. The main aim of this study was to analyze the impact of a specific oPEP device – Aerobika ® – on top of standard of care medication in COPD patients’ lung dynamics and drug deposition. Patients and Methods: In this single-arm pilot study, patients were assessed using standard spirometry tests and functional respiratory imaging (FRI) before and after a period of 15± 3 days of using the oPEP device twice daily (before their standard medication). Results: The utilization of the oPEP device led to a significant increase of 2.88% in specific airway volume after two weeks (1.44 (SE: 0.18) vs 1.48 (SE: 0.19); 95% CI = [0.03%,5.81%]; p=0.048). Moreover, the internal airflow distribution (IAD) was affected by the treatment: patients’ changes ranged from − 6.74% to 4.51%. Furthermore, IAD changes at the lower lobes were also directly correlated with variations in forced expiratory volume in one second and peak expiratory flow; conversely, IAD changes at the upper lobes were inversely correlated with these clinical parameters. Interestingly, this change in IAD was significantly correlated with changes in lobar drug deposition ( r 2 =0.30, p< 0.001). Conclusion: Our results support that the Aerobika device utilization leads to an improved airflow, which in turn causes a shift in IAD and impacts the drug deposition patterns of the concomitant medication in patients with COPD. Keywords: mucus hypersecretion, airway clearance techniques, functional respiratory imaging, internal airflow distribution, drug deposition
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».