Computerized respiratory sounds in paediatrics: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Diagnosing and monitoring of children with respiratory disorders is often challenging. Respiratory sounds (RS) are simple, non-invasive and universally available measures that are directly related to movement of air, within the tracheobronchial tree. Thus, RS may be valuable indicators of respiratory health, their characteristics in the paediatric population are scattered in the literature and not systematized. Systematically review the different acoustic RS properties in healthy children and in children with different respiratory disorders. Methods: MEDLINE, EMBASE, AMED and CINHAL databases were searched on Sept 2020. One author extracted data and two independently assessed the quality of the articles using the National Heart Lung and Blood Institute quality assessment tool. Twenty-eight studies were included with a total 2032 participants (44% with a respiratory condition, such as asthma, bronchiolitis, cystic fibrosis, presence of wheezing and non-specified low respiratory tract infections). A high heterogeneity in the procedures, outcomes and outcome measures used was found. Healthy participants showed lower values of F50 (from 194 ± 26 to 521 ± 18Hz) than those with asthma (from 140 ± 8 to 769 ± 85Hz) or bronchiolitis (from 100 to 80Hz). F50 tend to increase with provocation tests (136 ± 9 to 909 ± 81Hz) and decrease with treatments (128 ± 6 to 781 ± 57Hz). Wheeze rates ranged from 0 to 24.7 ± 25% on asthmatic participants. Crackles findings ranged from 6% on people with recurrent wheezing to 30.8% in middle lobe atelectasis. RS show different acoustic properties in healthy children vs with different respiratory disorders and thus may be useful in the diagnostic and monitoring on paediatrics.
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».