Cardiopulmonary exercise testing to indicate increased ventilatory variability in subjects with dysfunctional breathing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Dysfunctional breathing (DB) is a common, but largely underappreciated, cause of chronic dyspnoea. Under visual inspection, most subjects with DB present with larger sequential changes in ventilation (V̇E) and breathing pattern (tidal volume (VT) and breathing frequency (f)) before and/or during incremental cardiopulmonary exercise testing (CPET). Currently, however, there are no objective criteria to indicate increased ventilatory variability in these subjects. Methods Twenty chronically dyspnoeic subjects with DB and 10 age‐ and sex‐matched controls performed CPET on a cycle ergometer. Cut‐offs to indicate increased V̇E, VT, f, and f/VT ratio variability (Δ = highest‐lowest 20 s arithmetic mean) over the last resting minute (rest), the 2sd min of unloaded exercise (unload), and the 3rd min of loaded exercise (load) were established by ROC curve analyses. Results Subjects with DB presented with increased V̇E, higher ventilatory variability, higher dyspnoea burden, and lower exercise capacity compared to controls (p < 0.05). ΔV̇Eload (>4.1 L/min), Δfrest (>5 breaths/min; bpm), Δfunload (>4 bpm), Δfload (>5 bpm), Δf/VTrest (>4.9 bpm/L), and Δf/VTload (>1.3 bpm/L) differentiated DB from a normal pattern (areas under the curve ranging from 0.729 to 0.845). High Δf, in particular, was associated with DB across all CPET phases. Conclusions This study provides objective criteria to indicate increased ventilatory variability during incremental CPET in dyspnoeic subjects with DB. Large variability in breathing frequency seems particularly useful in this context, a finding that should be prospectively confirmed in larger studies.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».