Improving spirometry testing by understanding patient preferences
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The American Thoracic Society and European Respiratory Society commissioned a task force to update the technical standards for spirometry testing with the aim of increasing the accuracy, precision and quality of spirometry measurements and improving the patient experience. To inform the task force with patient experiences, the European Lung Foundation, in collaboration with the task force, conducted an online survey in 10 languages between August and September 2018. There were 1760 respondents from 52 countries. The majority were adults (97.1%); the most common reasons for spirometry referral were diagnosis (35.0%) and management of an ongoing condition (60.1%). 53.2% reported regularly using inhalers. Respondents were very experienced with spirometry: 89.9% completed more than one test; 48% completed 10 or more tests. However, most reported not knowing what forced expiratory volume in 1 s (FEV 1 ) means (59.4%) and only 39.6% knew their most recent FEV 1 ; the exception was respondents with cystic fibrosis who reported much greater knowledge. Respondents rated as moderately or seriously problematic: being told to keep blowing when they felt nothing is coming out (31.4%), coughing (30.4%), tiredness (26.3%) and concern about shortness of breath (20.1%). Overall, respondents found spirometry to be acceptable; however, an important minority (17%) found it difficult. Patients want clear information before, during and after the test, including information on stopping medications. Operators have an important role in increasing the ease of patients and changes to the testing environment can increase patient comfort. Patients want access to their results and want to understand how they relate to their individual health.
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.
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 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 découle