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Enregistrement W4313196946 · doi:10.1183/13993003.congress-2022.3167

Reference values for maximal dynamic inspiratory pressure in a healthy population

2022· article· en· W4313196946 sur OpenAlexaff
Vinícius M. A. Souza, J Neder, L Nery, P Sperandio

Notice bibliographique

Revue09.02 - Physiotherapists · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) Research
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMulticollinearityMathematicsRegression analysisPopulationCorrelationStatisticsLinear regressionCorrelation coefficientMedicineNuclear medicineLung volumesInternal medicineLungGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As different methods to assess inspiratory muscle function are available for clinical and research applications, studies are required to provide reference values in a healthy population. To establish, from a random Brazilian adult population, a predictive equation for maximal dynamic inspiratory pressure (s-index)(POWERBreathe®). We prospectively evaluated 107 healthy, sedentary, non-smoking and non-obese subjects, from 18 to 80 years old in city of São Paulo. S-index from residual volume to total lung capacity was obtained after at least 8 reproducible maximal maneuvers. To minimize learning effect, test was repeated 30 minutes after rest. Gender-specific prediction equations were developed by multiple regression analysis with s-index as dependent variable, and age, height, weight, and physical fitness as independent ones. To select best prediction model, coefficient of determination (R2) and adjusted R2 was considered, as well as visual scatter plots, distribution of residuals, and multicollinearity. As a dynamic evaluation, s-index showed a strong correlation with FEV1 and FVC (r=0,68 and 0,75; p<0,01, respectively). As well as height, weight and age had significant correlation (r=0,62, 0,46 and -0,38; p<0,01, respectively), however only gender, age and height remained in all final models in a multiple regression approach, explaining 57% of variation in observed values [(height-cm) * 0,716 – (0,348 * age-years + 19)] for male and [(height-cm) * 0,716 – (0,348 * age-years + 41) for female. To our knowledge, that is the first s-index reference equation based on a healthy population considering biological, racial, ethnic and geographical variability.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,024
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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