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Enregistrement W4386325730 · doi:10.1183/13993003.00522-2023

Real-world effectiveness of airway clearance techniques in children with cystic fibrosis

2023· article· en· W4386325730 sur OpenAlexafffund
Nicole Filipow, Sanja Stanojevic, Emma Raywood, Harriet Shannon, Gizem Tanriver, Kunal Kapoor, Helen Douglas, Gwyneth Davies, Rachel O’Connor, Nicky Murray, Eleanor Main

Notice bibliographique

RevueEuropean Respiratory Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCystic Fibrosis Research Advances
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesHospital for Sick ChildrenGreat Ormond Street Hospital for ChildrenUniversity College LondonCystic Fibrosis TrustHigher Education Funding Council for EnglandNational Institute for Health and Care ResearchUK Research and InnovationRosetrees TrustAbertay University
Mots-clésCystic fibrosisMedicineConfoundingLung functionCohortObservational studyAirwayPulmonary function testingLungInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Cystic fibrosis (CF) is commonly characterised by thick respiratory mucus. From diagnosis, people with CF are prescribed daily physiotherapy, including airway clearance techniques (ACTs). ACTs consume a large proportion of treatment time, yet the efficacy and effectiveness of ACTs are poorly understood. This study aimed to evaluate associations between the quality and quantity of ACTs and lung function in children and young people with CF. Methods Project Fizzyo, a longitudinal observational cohort study in the UK, used remote monitoring with electronic pressure sensors attached to four different commercial ACT devices to record real-time, breath-by-breath pressure data during usual ACTs undertaken at home over 16 months in 145 children. ACTs were categorised either as conformant or not with current ACT recommendations based on breath pressure and length measurements, or as missed treatments if not recorded. Daily, weekly and monthly associations between ACT category and lung function were investigated using linear mixed effects regression models adjusting for clinical confounders. Results After exclusions, 45 224 ACT treatments (135 individuals) and 21 069 days without treatments (141 individuals) were analysed. The mean±sdage of participants was 10.2±2.9 years. Conformant ACTs (21%) had significantly higher forced expiratory volume in 1 s (FEV1) (mean effect size 0.23 (95% CI 0.19–0.27) FEV1% pred per treatment) than non-conformant (79%) or missed treatments. There was no benefit from non-conformant or missed treatments and no significant difference in FEV1between them (mean effect size 0.02 (95% CI −0.01–0.05) FEV1% pred per treatment). Conclusions ACTs are beneficial when performed as recommended, but most people use techniques that do not improve lung function. Work is needed to monitor and improve ACT quality and to increase the proportion of people doing effective airway clearance at home.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,290 · 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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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