How to evaluate exertional breathlessness using normative reference equations in research
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Breathlessness is a common, distressing and limiting symptom in people with advanced disease, but is challenging to assess as the symptom intensity depends on the level of exertion (symptom stimulus) during the assessment. This review outlines how to use recently developed normative reference equations to evaluate breathlessness responses, accounting for level of exertion, for valid assessment in symptom research. RECENT FINDINGS: Published normative reference equations are freely available to predict the breathlessness intensity response (on a 0-10 Borg scale) among healthy people after a 6-minute walking test (6MWT) or an incremental cycle cardiopulmonary exercise test (iCPET). The predicted normal values account for individual characteristics (including age, sex, height, and body mass) and level of exertion (walk distance for 6MWT; power output, oxygen uptake, or minute ventilation at any point during the iCPET). The equations can be used to (1) construct a matched healthy control dataset for a study; (2) determine how abnormal an individual's exertional breathlessness is compared with healthy controls; (3) identify abnormal exertional breathlessness (rating > upper limit of normal); and (4) validly compare exertional breathlessness levels across individuals and groups. SUMMARY: Methods for standardized and valid assessment of exertional breathlessness have emerged for improved symptoms research.
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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 | 0,015 | 0,046 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».