Geometric Analyses of the Expiratory Flow–Volume Curve to Identify Expiratory Flow Limitation During Exercise
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.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».