Oximetry neither to prescribe long-term oxygen therapy nor to screen for severe hypoxaemia
Notice bibliographique
Résumé
Background and objective Transcutaneous pulse oximetry saturation (SpO2) is widely used to diagnose severe hypoxaemia and to prescribe long-term oxygen therapy (LTOT) in COPD. This practice is not based on evidence. The primary objective of this study was to determine the accuracy (false positive and false negative rates) of oximetry for prescribing LTOT or for screening for severe hypoxaemia in patients with COPD. Methods In a cross-sectional study, we correlated arterial oxygen saturation (SaO2) andSpO2in patients with COPD and moderate hypoxaemia (n=240) and calculated the false positive and false negative rates ofSaO2at the threshold of ≤88% to identify severe hypoxaemia (arterial oxygen tension (PaO2) ≤55 mmHg orPaO2<60 mmHg) in 452 patients with COPD with moderate or severe hypoxaemia. Results The correlation betweenSaO2andSpO2was only moderate (intra-class coefficient of correlation: 0.43; 95% confidence interval: 0.32–0.53). LTOT would be denied in 40% of truly hypoxaemic patients on the basis of aSaO2>88% (i.e.,false negative result). Conversely, LTOT would be prescribed on the basis of aSaO2≤88% in 2% of patients who would not qualify for LTOT (i.e.,false positive result). Using a screening threshold of ≤92%, 5% of severely hypoxaemic patients would not be referred for further evaluation. Conclusions Several patients who qualify for LTOT would be denied treatment using a prescription threshold of saturation ≤88% or a screening threshold of ≤92%. Prescription of LTOT should be based onPaO2measurement.
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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 | 0,008 | 0,051 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
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 ».