Evaluating the relationship between respiratory muscle electromyography and ultrasound in healthy subjects
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Respiratory muscle function may be evaluated using non-invasive tests, including parasternal or diaphragm surface electromyography (EMGpara, EMGdi) and thoracic ultrasound (US). The relationship between respiratory muscle EMG and US indices has not previously been evaluated. Methods: Healthy subjects performed spirometry, sniff, maximal inspiratory and expiratory mouth pressures (SNIP, MIP, MEP). Tidal and sniff USdi excursion and end-tidal inspiratory parasternal thickness were assessed. EMGpara and US-guided EMGdi were performed to measure neural respiratory drive index (NRDI). Data are reported as mean (±SD) or median (IQR). Pearson or Spearman correlation analyses were performed as appropriate. Results: Twenty subjects (12 females, mean age 33.45±8.97 years) had: FEV1 99±12%pred, FVC 102±13%pred, SNIP 89±30 cmH2O, MIP 86±35 cmH2O, MEP 102±47 cmH2O. NRDIpara was 113 (59-251)%·bpm and NRDIdi was 90 (40-184)%·bpm. Sniff USdi excursion was 2.48 (1.90-2.90) cm, tidal USdi was 1.97 (1.47-2.10) cm. Right and left parasternal thickness were 0.36±0.15 and 0.33±0.14 cm, respectively. Inverse correlations were found between NRDIpara and sniff USdi excursion (r=-0.58, p=0.01) and SNIP (r=-0.69, p=0.001), and NRDIdi and sniff USdi (r=-0.45, p=0.04) and SNIP (r=-0.46, p=0.04). SNIP was positively correlated to sniff USdi excursion (r=0.57, p=0.01). Conclusion: In healthy subjects, surface electromyography of parasternal intercostal muscles and diaphragm is related to US-measured diaphragm excursion. Evaluation of these non-invasive tests of respiratory muscle function in disease states where there is load capacity imbalance of the respiratory muscle pump is warranted.
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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 | 0,000 | 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 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 ».