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Enregistrement W4404090867 · doi:10.1183/13993003.congress-2024.pa1462

Respiratory oscillometry in infants: methodological aspects

2024· article· en· W4404090867 sur OpenAlexaboutno aff
Zoltán Hantos, Jeffrey Bjerregaard, Christina Tiller, Laura Amos, Gergely Makan, Robert I. Tepper

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHuman Health and Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceMedicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<bold>Background:</bold> Oscillometry in infant lung function is of emerging potential but is challenged by special conditions (sleep, position, nasal breathing and high mechanical impedance) not encountered in older age groups. <bold>Aims:</bold> To investigate the effects of face mask positioning and head support on respiratory impedance (Zrs) in infants. <bold>Methods:</bold> Sedated infants (n=21) who were born preterm (25-37 wk gestational age) were evaluated longitudinally as outpatients at corrected-ages of 5-6 (visit 1; V1) and 12 months (V2). A device in development (N-100; Thorasys Inc., Montreal, CA) was employed to measure Zrs in the 7-41-Hz range. The head/mask support was accomplished with 1 hand (1H) or 2 hands (2H); >3 regular segments of 7 s were collected in each condition. The Zrs spectra were processed to correct (corr) for the face mask shunt. Mean resistance (R), compliance (C), and resonance frequency (fres) were estimated via model fitting. <bold>Results:</bold> Uncorrected Zrs failed to exhibit fres in 12 (V1) and 1 (V2) subjects and resulted in unexpectedly low C values. V1 and V2 results reflected growth (Table 1). There was no significant difference in any measure with 1H and 2H support (signed rank test). <table-wrap><object-id>erj;64/suppl_68/PA1462/TB1</object-id><object-id>T1</object-id><object-id>TB1</object-id><table><colgroup><col></col><col></col><col></col><col></col><col></col></colgroup><tbody><tr><td></td><td>V1</td><td>V1corr</td><td>V2</td><td>V2corr</td></tr><tr><td>R (cmH<sub>2</sub>O.s/L)</td><td>31.9 [27.2;36.3]</td><td>33.4 [28.9;39.2]*</td><td>25.7 [19.8;29.8]<sup># †</sup></td><td>23.2 [19.7;27.5]* <sup>††</sup></td></tr><tr><td>C (mL/cmH<sub>2</sub>O)</td><td>1.08 [0.86;1.32]</td><td>1.56 [1.13;1.90]**</td><td>1.62 [1.23;2.10]<sup># †</sup></td><td>1.89 [1.56;2.84]** <sup>†</sup></td></tr><tr><td>fres (Hz)</td><td>53.1 [39.3;61.0]</td><td>17.6 [16.1;23.6]*</td><td>28.6 [23.1;37.8]<sup>#</sup></td><td>16.4 [13.4;18.0]** <sup>†</sup></td></tr></tbody></table></table-wrap> Table 1. Median [25%;75%] values of Zrs measures. <italic>p</italic> corr <italic>vs</italic> uncorr: <0.05*, <0.001**; V2 <italic>vs</italic> V1: <0.05<sup>†</sup>, <0.001<sup>††</sup> <bold>Conclusion:</bold> Correction for the face mask shunt impedance provided more realistic Zrs spectra and derived measures, especially at high Zrs values.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,315
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,195
Tête enseignante GPT0,461
Écart entre enseignants0,266 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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