Examination of the behaviour of the lungs under high-frequency chestcompression airway clearance therapy
Notice bibliographique
Résumé
Chronic Obstructive Pulmonary Disease (COPD) is the third leading cause of death worldwide, with 3 million in 2019.Medical devices for high-frequency chest compression (HFCC) therapy are currently the most common approach to relieve COPD symptoms in the lungs.The resonance frequency of the human thorax is one of the most influential parameters for HFCC to act on the viscoelastic, shearthinning, and thixotropic properties of bronchial mucus for airway clearance therapy (ACT).In this study, a 3D computed tomography-based finite element analysis (CT/FEA) is done by COMSOL Multiphysics ® 6.1 under the frequency domain with the purpose of examining the resonance frequency and the behaviour of lungs under HFCC therapy.An excitation under 140 dBSPL with a frequency range between 5 and 100 Hz is considered on the back-chest surface.As for comparison, the maximum kinetic energy density is 3.3 times higher than the kinetic energy density for the whole thorax because of the poroviscoelastic physical properties of the lungs.The lung kinetic energy density value reaches a peak at 56 µJ/m 3 at 30 Hz, which is supported by the numerical and experimental studies in the literature.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».