Peak Inspiratory Flow Measured at Different Inhaler Resistances in Patients with Asthma
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients' peak inspiratory flow rate (PIFR) may help clinicians select an inhaler device. OBJECTIVE: To determine the proportion of patients with asthma who could generate correct PIFRs at different inhaler resistance settings. METHODS: During a UK asthma review service, patients' PIFR was checked at resistance settings matching their current preventer inhaler device, at R5 (high-resistance dry powder inhaler [DPI]) and at R0 (low resistance, pressurized metered dose inhaler [pMDI]). Correct PIFR ("pass") was defined for R5 as 30 to 90 L/min and for R0 as 20 to 60 L/min. A logistic regression model examined the independent predictors of incorrect PIFR ("fail") at R5 and R0. Asthma severity was assessed retrospectively from treatment level. RESULTS: A total of 994 adults (females 64.3%) were included, of whom 90.4% currently used a preventer inhaler (71.5% pMDI). PIFR pass rates were 93.7% at R5 compared with 70.5% at R0 (P < .0001). All patients failing the R0 PIFR breathed in too fast (>60 L/min), and 20% of patients currently using pMDI failed for this reason. Independent risk factors for failing R5 were female sex, older age group, and current preventer pMDI and for failing R0 included male sex, younger age group, current preventer DPI, and mild versus severe asthma. CONCLUSIONS: This study demonstrates that most patients with asthma can achieve adequate inspiratory flow to activate high-resistance DPIs, whereas approximately a third of patients breathe in too fast to achieve recommended inspiratory flows for correct pMDI use, including one-fifth of patients who currently use a pMDI preventer.
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 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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».