Unsupervised home spirometry<i>versus</i>supervised clinic spirometry for respiratory disease: a systematic methodology review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,025 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,033 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 découle