Respiratory oscillometry in infants: methodological aspects
Notice bibliographique
Résumé
<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.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».