Prediction for the maximum inspiratory pressure value from the thoracic expansion measurement in Indonesian healthy young adults
Notice bibliographique
Résumé
Background The diaphragm is the primary muscle responsible for breathing. Weakness in the diaphragm will result in breathing difficulties. The micro-RPM (respiratory pressure meter) is a non-invasive testing device to measure respiratory muscle strength, which is not always feasible, while thoracic expansion measurements are easy to do. Aim This study constructs a prediction formula for a maximal inspiratory pressure (MIP) value from thoracic expansion measurements. Methods This study was quantitative with a cross-sectional design. Participants were healthy adults aged 20--40 years, with normal Mini-Mental State Examinations, body mass index, spirometry, and moderate activity levels. The tests performed were MIP and thoracic expansion measurements at three levels: axilla (L1), the fourth intercostal space (L2), and at processus xiphoideus (L3). The data were analyzed using an unpaired t-test and multivariate. Results The mean MIP for males (81.51 ± 13.90 cmH~2~O) was significantly greater than females (63.17 ± 15.89 cmH~2~O) (P = 0.0001). These findings were not different with the Chinese, Indian, Mangalorean, and Malaysian populations because they are all of Asian ethnicity. Thoracic expansion L2 (r = 0.463, P = 0.0001) and L3 (r = 0.502, P = 0.0001) were moderately correlated with MIP, whereas thoracic expansion L2, L3 combined with gender had a weak effect on MIP. The prediction formula was: MIP = 56.802 + 2.387 + L2 + 13.904 + Gender \* and MIP = 53.289+ 3.561 + L3 + 9.504 + Gender \*, \* 0 = female; 1 = male. Conclusions A prediction formula for MIP can be made using the thoracic expansion variable with gender as a determinant factor. A quick and easy measurement of thoracic expansion can be used as a mean of screening respiratory muscle strength in patient care.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».