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Enregistrement W3191682439 · doi:10.1513/annalsats.202103-382qi

Development and Validation of an Algorithm for Quality Grading of Pediatric Spirometry: A Quality Improvement Initiative

2021· article· en· W3191682439 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueAnnals of the American Thoracic Society · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaSickKids FoundationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpirometryGrading (engineering)RepeatabilityVital capacityInter-rater reliabilityWorkflowPulmonary function testing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rationale Current spirometry quality grading for individuals 7 years and older include within-test repeatability thresholds up to 250 ml, which may be inappropriately wide for children. Objectives 1) To develop, internally validate, and implement a quality grading algorithm for forced expiratory volume in 1 second (FEV1) and forced vital capacity (FVC) for school-aged children and 2) to compare the algorithm with the one proposed by the American Thoracic Society (ATS). Methods We conducted a review of existing algorithms and obtained expert input. A pediatric quality grading algorithm was drafted and modified in an iterative process until consensus was achieved, with the main difference from current criteria being tighter volume repeatability for the pediatric quality grading. Four pulmonary function technicians evaluated the interrater agreement of the algorithm in a blinded fashion on an unselected consecutive sample of 87 prebronchodilator spirometry tests, and the grades were compared with those from the ATS algorithm in the same sample of spirometry tests. The algorithm was then implemented into the workflow of the pulmonary function laboratory. Results For FEV1 and FVC, the interrater agreement values for the pediatric algorithm were 92% and 83%, respectively. When the ATS algorithm was used, 75.9% (n = 66) and 63.2% (n = 55) of subjects achieved a grade of A for FEV1 and FVC; when the pediatric algorithm was used, 69.0% (n = 60) and 58.6% (n = 51) met grade A criteria. There was a more uniform distribution of tests for the pediatric algorithm across grades B through F for FEV1 and FVC, and no grade C tests were observed for the ATS grading algorithm. A total of 2,464 tests graded prospectively by using the pediatric algorithm showed a median (interquartile range) FEV1 and FVC repeatability within 29 ml (13–57 ml) and 34 ml (15–66 ml), respectively. Most subjects received a grade of A for FEV1 (81.1%) and FVC (71.6%), performing a repeatable spirometry test to within 100 ml. Conclusions A quality grading algorithm that uses smaller ranges of expired volumes to define repeatability is feasible and may be more appropriate in a pediatric pulmonary function laboratory.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,209
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,202
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil0,975

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,2090,202
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0100,005
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0050,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,170
Tête enseignante GPT0,467
Écart entre enseignants0,296 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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