Weighing for accuracy: Reducing inhaler waste and misclassification in a pulmonary function clinic
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION In Canadian pulmonary function testing (PFT) labs, pressurized metered dose inhalers (MDIs) are used to assess airway reversibility, but most lack integrated dose counters. This can lead to continued use of functionally empty inhalers or premature disposal of those with usable doses. Both pose risks: false-negative test results and medication waste. We implemented a weight-based tracking protocol to optimize inhaler use and minimize misclassification.METHODS A prospective quality improvement intervention was conducted in a high-volume PFT clinic. Respiratory therapists used validated equations to estimate remaining doses by weighing salbutamol MDIs. Data were collected over 2 5-week periods: before and after implementing the protocol. The primary outcome was inhaler overuse, which is defined as usage beyond the labeled dose count. Secondary outcomes included premature disposal (wasteful use), extended use, and patients per inhaler.RESULTS Prior to the intervention, 1 of 3 sampled inhalers was overused, with 28 doses beyond depletion. Post-intervention, all inhalers (n = 14) assessed in the post-intervention period were not overused. No inhalers were used past their labeled capacity, indicating complete adherence to dose limits. Additionally, 54 extra days of inhaler use were achieved through safe extension, equivalent to saving 11 inhalers. While inhalers were not used for more patients overall, the protocol significantly improved safety and reliability in dosing, reducing misclassification risk.CONCLUSION A simple weight-based inhaler tracking protocol effectively eliminated overuse of MDIs in a PFT clinic. This low-cost, scalable intervention enhances diagnostic accuracy, reduces environmental impact, and supports medication stewardship in respiratory care settings.
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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 | 0,086 | 0,162 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».