Geometric Analyses of the Expiratory Flow–Volume Curve to Identify Expiratory Flow Limitation During Exercise
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
An important purpose of cardiopulmonary exercise testing (CPET) is to query the mechanisms for unexplained shortness of breath or exaggerated exertional dyspnea. Expiratory flow limitation (EFL) is an important indicator of ventilatory constraint that can negatively influence both dyspnea and exercise capacity. Unfortunately, due to logistical challenges and lack of sufficient clinical training, EFL is rarely measured during CPET. The conventional method for identifying exercise EFL is limited because it requires patient cooperation and it is also dependent on the maximal expiratory flow-volume curve, which underestimates actual maximal expiratory flow during exercise. Simplified methods for identifying EFL that are based on the shape of the exercise tidal flow-volume curve would improve the accessibility of measuring EFL during exercise. The overall aim of this review is to critically review the approaches and methods used to measure EFL in exercising adults. We review the physiology underlying EFL and the conventional methods for determining exercise EFL. We then provide critical analyses of more recent methods for identifying exercise EFL that are based on the geometry of the exercise tidal expiratory flow-volume curve. Finally, we highlight recent work designed to assess exercise EFL using a type of deep machine learning known as a convolutional neural network.
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.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| 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) | 0,000 | 0,000 |
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 découle