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Enregistrement W4394784686 · doi:10.1111/jtxs.12823

Validation of the <scp>IDDSI</scp> funnel for liquid flow testing

2024· article· en· W4394784686 sur OpenAlexaff
Catriona M. Steele, Qian Liu, Haakon MacCallum, Melanie Péladeau-Pigeon, Jianshe Chen, Ben Hanson, Jan Vanderwegen, Peter Lam

Notice bibliographique

RevueJournal of Texture Studies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueDysphagia Assessment and Management
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSyringeFunnelFlow (mathematics)SimulationSyringe driverTest (biology)Biomedical engineeringMaterials scienceComputer scienceMechanical engineeringEngineeringMechanicsPhysicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In 2017, the International Dysphagia Diet Standardisation Initiative (IDDSI) introduced the IDDSI flow test which enables patients, clinicians, caregivers, food service professionals and researchers to classify liquid thickness into five levels based on the volume of liquid remaining in a standard 10 mL slip tip syringe after 10 s of flow under gravity. Within a few months of publishing the IDDSI flow test instructions, several barriers emerged: (1) the preferred model of syringe (BD 303134) was not equally accessible around the world, causing some users to perform flow tests with alternate models of syringe; (2) differences in syringe geometry across models led to variations in IDDSI flow test results; and (3) the need to use a second syringe for sample loading added complexity and cost to end users. To address these barriers, IDDSI designed the IDDSI funnel, a novel device, which combines the geometry of the BD 303134 syringe with a kitchen funnel to facilitate easy loading of liquid samples without need for a second syringe. In this report, we compare the IDDSI flow test results across two devices: syringe BD 303134 and IDDSI funnel. IDDSI level classifications were in complete agreement with the syringe reference test results in 67/73 (92%) of the test fluids and temperature conditions with mean difference of residual liquid across devices of 0.2 (2% full scale). These results demonstrate excellent correspondence between the two devices.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,031
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0310,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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.

Tête enseignante Opus0,116
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2024
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Résumé présentoui

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