Relationship Between Diaphragm Thickness, Thickening Fraction, Dome Excursion, and Respiratory Pressures in Healthy Subjects: An Ultrasound Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Diaphragm ultrasonography is used to identify causes of diaphragm dysfunction. However, its correlation with pulmonary function tests, including maximal inspiratory (MIP) and expiratory pressures (MEP), remains unclear. This study investigated this relationship by measuring diaphragm thickness, thickening fraction (TF), and excursion (DE) using ultrasonography, and their relationship to MIP and MEP. It also examined the influence of age, sex, height, and BMI on these measures. METHODS: We recruited healthy Japanese volunteers and conducted pulmonary function tests and diaphragm ultrasonography in a seated position. Diaphragm ultrasonography was performed during quiet breathing (QB) and deep breathing (DB) to measure the diaphragm thickness, TF, and DE. A multivariate analysis was conducted, adjusting for age, sex, height, and BMI. RESULTS: Between March 2022 and January 2023, 109 individuals (56 males) were included from three facilities. The mean (standard deviation) MIP and MEP [cmH2O] were 72.2 (24.6) and 96.9 (35.8), respectively. Thickness [mm] at the end of expiration was 1.7 (0.4), TF [%] was 50.0 (25.9) during QB and 110.7 (44.3) during DB, and DE [cm] was 1.7 (0.6) during QB and 4.4 (1.4) during DB. Multivariate analysis revealed that only DE (DB) had a statistically significant relationship with MIP and MEP (p = 0.021, p = 0.008). Sex, age, and BMI had a statistically significant influence on relationships between DE (DB) and MIP (p = 0.008, 0.048, and < 0.001, respectively). CONCLUSION: In healthy adults, DE (DB) has a relationship with MIP and MEP. Sex, age, and BMI, but not height, are influencing factors on this relationship.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».