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Enregistrement W4416635783 · doi:10.1183/13993003.congress-2025.pa351

Evaluation of Different Spacers Available in Chile for Salbutamol Delivery in Children and Adults

2025· article· W4416635783 sur OpenAlexaff
Homero Puppo, Rodrigo Torres-Castro, Roberto Vera‐Uribe, Luis Vasconcello‐Castillo, Mark Nagel, Jason Suggett, Rob Costa

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueInhalation and Respiratory Drug Delivery
Établissements canadiensTrudell Medical International (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalbutamolMetered-dose inhalerInhalerAerosolNebulizerBreathingAirwayFilter (signal processing)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The use of aerosol therapy is essential in the management of chronic respiratory diseases. The effectiveness of a metered-dose inhaler (MDI) is greater when used with a spacer. Our objective was to evaluate six commercially available spacers used in Chile's primary healthcare system. Methods: We included 7 spacers. Each spacer with a mask was connected to the anatomical model, with the airway linked to a breathing simulator (ASL5000) via a filter positioned at the outlet to capture drug particles reaching the carina. The breathing simulator was set to an adult model (VT=500 mL, I:E=1:2, RR=13 cycles/min) and a child model (VT=155 mL, I:E=1:2, RR=25 cycles/min). Five actuations of 100 µg Salbutamol were administered at 30-s intervals, collected from specific locations along the aerosol pathway, and analyzed using HPLC. Results: The drug particles captured by the filter were 18.1±4.8, 14.9±0.9, 27.8±2.3, and 41.6±5.0 for Inhalasynt, Aerofacidose, AAheal, and Aerochamber, respectively. For the pediatric spacers, the particles captured by the filter were 6.0±0.5, 2.0±0.2, 3.0±0.7, and 19.2±2.3 for AAheal, Allbriefs, Ultracega, and Aerochamber, respectively. Conclusion: Aerochamber had the highest drug deposition among all the spacers. Clinicians should be aware that not all spacers are the same and may deliver significantly different amounts of medication. erj;66/suppl_69/PA351/F1 F1 F1

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,263 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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