The use of tracheostoma humidification by people with total laryngectomy in the UK: a cross-sectional survey.
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To investigate the use of tracheostoma humidification by people with total laryngectomy (PTL) in the UK and explore influencing factors. Design: National cross-sectional survey and case note review. Setting: 26 UK National Health Service (NHS) centres providing care to PTL. Participants: PTL reviewed by speech and language therapy (SLT) between March and September 2020. Methods: Secondary analysis of data collected during a national multi-centre audit of PTL completed in response to the Covid-19 pandemic. Data were collected on type of humidification used by PTL and demographic information. Type of humidification was dichotomised as ‘HME’ (closed-system heat moisture exchanger) or ‘non-HME’ (alternative stoma cover or no stoma cover). Univariable analysis was performed to determine the association with several potential explanatory variables including gender, age, living circumstances, distance from treatment centre, communication method and time elapsed since laryngectomy. A backwards selection procedure was used to determine the final model for multiple regression analysis. Results: Data were obtained from 1216 PTL from 26 centres across the UK; information on type of tracheostoma humidification used was available for 1097 PTL. Most PTL (69%) used an HME. Following multiple regression analysis, time elapsed since laryngectomy (p=<0.001), living circumstances (p=0.002) and communication method (p=<0.001) were statistically significant factors in HME use. Conclusion: In the UK, most PTL follow recommendations to use a closed-system HME, though there is marked variability across centres. HME use is influenced by time elapsed since laryngectomy, living circumstances and communication method.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».