Unsupervised home spirometry<i>versus</i>supervised clinic spirometry for respiratory disease: a systematic methodology review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The number of patients completing unsupervised home spirometry has recently increased due to more widely available portable technology and the COVID-19 pandemic, despite a lack of solid evidence to support it. This systematic methodology review and meta-analysis explores quantitative differences in unsupervised spirometry compared with spirometry completed under professional supervision. Methods: We searched four databases to find studies that directly compared unsupervised home spirometry with supervised clinic spirometry using a quantitative comparison ( e.g. Bland–Altman). There were no restrictions on clinical condition. The primary outcome was measurement differences in common lung function parameters (forced expiratory volume in 1 s (FEV 1 ), forced vital capacity (FVC)), which were pooled to calculate overall mean differences with associated limits of agreement (LoA) and confidence intervals (CI). We used the I 2 statistic to assess heterogeneity, the Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies (QUADAS-2) tool to assess risk of bias and the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) approach to assess evidence certainty for the meta-analyses. The review has been registered with PROSPERO (CRD42021272816). Results: 3607 records were identified and screened, with 155 full texts assessed for eligibility. We included 28 studies that quantitatively compared spirometry measurements, 17 of which reported a Bland–Altman analysis for FEV 1 and FVC. Overall, unsupervised spirometry produced lower values than supervised spirometry for both FEV 1 with wide variability (mean difference −107 mL; LoA= −509, 296; I 2 =95.8%; p<0.001; very low certainty) and FVC (mean difference −184 mL, LoA= −1028, 660; I 2 =96%; p<0.001; very low certainty). Conclusions: Analysis under the conditions of the included studies indicated that unsupervised spirometry is not interchangeable with supervised spirometry for individual patients owing to variability and underestimation.
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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 | 0,038 | 0,082 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,020 | 0,036 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».