The total-breath method yields higher values of DLCO and TLC than the conventional method
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The 2017 ATS/ERS technical standard for measuring the single-breath diffusing capacity (DLCO) proposed the “rapid-gas-analyzer” (RGA) or, equivalently, “total-breath” (TB) method for the determination of total lung capacity (TLC). In this study, we compared DLCO and TLC values estimated using the TB and conventional method, and how estimated TLC using these two methods compared to that determined by body plethysmography. Method A total of 95 people with COPD (GOLD grades 1–4) and 23 healthy subjects were studied using the EasyOne Pro (ndd Medical Technologies, Switzerland) and Master Screen Body (Vyaire Medical, Höchberg, Germany). Results On average the TB method resulted in higher values of DLCO (mean ± SD Δ = 0.469 ± 0.267; 95%CI: 0.420; 0.517 mmol*min-1*kPa-1) and TLC (Δ = 0.495 ± 0.371; 95%CI: 0.427; 0.562 L) compared with the conventional method. In healthy subjects the ratio between TB and conventional DLCO was close to one. TLC estimated using both methods was lower than that determined by plethysmography. The difference was smaller for the TB method (Δ = 1.064 ± 0.740; 95%CI: 0.929; 1.199 L) compared with the conventional method (Δ = 1.558 ± 0.940; 95%CI: 1.387; 1.739 L). TLC from body plethysmography could be estimated as a function of TB TLC and FEV 1 Z-Score with an accuracy (normalized root mean square difference) of 9.1%. Conclusion The total-breath method yielded higher values of DLCO and TLC than the conventional analysis, especially in subjects with COPD. TLC from the total-breath method can also be used to estimate plethysmographic TLC with better accuracy than the conventional method. The study is registered under clinicaltrial.gov NCT04531293.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».