Multiple breath washout: measuring early manifestations of lung pathology
Notice bibliographique
Résumé
The multiple breath washout (MBW) test measures the efficiency of gas mixing in the lungs and has gained significant interest over the past 20 years. MBW outcomes detect early lung function impairment and peripheral airway pathology, through its main outcome measure lung clearance index (LCI). LCI measures the number of lung turnovers required to washout an inert tracer gas. MBW is performed during normal (tidal) breathing, making it particularly suitable for young children or those who have trouble performing forced manoeuvres. Additionally, research in chronic respiratory disease populations has shown that MBW can detect acute clinically relevant changes before conventional lung function tests, such as spirometry, thus enabling early intervention. The development of technical standards for MBW and commercial devices have allowed MBW to be implemented in clinical research and potentially routine clinical practice. Although studies have summarised clinimetric properties of MBW indices, additional research is required to establish the clinical utility of MBW and, if possible, shorten testing time. Sensitive, feasible measures of early lung function decline will play an important role in early intervention for people living with respiratory diseases. EDUCATIONAL AIM: To describe the multiple breath washout test, its applications to lung pathology and respiratory disease, as well as directions for future research.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».