International consensus on lung function testing during the COVID-19 pandemic and beyond
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
Coronavirus disease 2019 (COVID-19) has negatively affected the delivery of respiratory diagnostic services across the world due to the potential risk of disease transmission during lung function testing. Community prevalence, reoccurrence of COVID-19 surges and the emergence of different variants of SARS-CoV-2 have impeded attempts to restore services. Finding consensus on how to deliver safe lung function services for both patients attending and for staff performing the tests are of paramount importance. This international statement presents the consensus opinion of 23 experts in the field of lung function and respiratory physiology balanced with evidence from the reviewed literature. It describes a robust roadmap for restoration and continuity of lung function testing services during the COVID-19 pandemic and beyond. Important strategies presented in this consensus statement relate to the patient journey when attending for lung function tests. We discuss appointment preparation, operational and environmental issues, testing room requirements including mitigation strategies for transmission risk, requirement for improved ventilation, maintaining physical distance and use of personal protection equipment. We also provide consensus opinion on precautions relating to specific tests, filters, management of special patient groups and alternative options to testing in hospitals. The pandemic has highlighted how vulnerable lung function services are and forces us to re-think how long-term mitigation strategies can protect our services during this and any possible future pandemic. This statement aspires to address the safety concerns that exist and provide strategies to make lung function tests and the testing environment safer when tests are required.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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