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Enregistrement W1993637500 · doi:10.1089/tmj.2012.0243

Enabling the Mission Through Trans-Atlantic Remote Mentored Musculoskeletal Ultrasound: Case Report of a Portable Hand-Carried Tele-ultrasound System for Medical Relief Missions

2013· article· en· W1993637500 sur OpenAlexaff
Andrew W. Kirkpatrick, Michael Blaivas, Ashot E. Sargsyan, Paul B. McBeth, Chirag Patel, Zhengwen Xiao, Linping Pian, Nova L. Panebianco, Douglas R. Hamilton, Chad G. Ball, Scott A. Dulchavsky

Notice bibliographique

RevueTelemedicine Journal and e-Health · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensCanadian Armed ForcesFoothills Medical Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésModality (human–computer interaction)Protocol (science)Medical imagingMedicineMedical physicsThe InternetInterface (matter)Ultrasound imagingSoftwareUltrasoundComputer scienceMedical emergencyRadiologyHuman–computer interactionWorld Wide WebPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Modern medical practice has become extremely dependent upon diagnostic imaging technologies to confirm the results of clinical examination and to guide the response to therapies. Of the various diagnostic imaging techniques, ultrasound is the most portable modality and one that is repeatable, dynamic, relatively cheap, and safe as long as the imaging provided is accurately interpreted. It is, however, the most user-dependent, a characteristic that has prompted the development of remote guidance techniques, wherein remote experts guide distant users through the use of information technologies. Medical mission work often brings specialist physicians to less developed locations, where they wish to provide the highest levels of care but are often bereft of diagnostic imaging resources on which they depend. Furthermore, if these personnel become ill or injured, their own care received may not be to the standard they have left at home. We herein report the utilization of a compact hand-carried remote tele-ultrasound system that allowed real-time diagnosis and follow-up of an acutely torn adductor muscle by a team of ultrasonographers, surgeons, and physicians. The patient was one of the mission surgeons who was guided to self-image. The virtual network of supporting experts was located across North America, whereas the patient was in Lome, Togo, West Africa. The system consisted of a hand-carried ultrasound, the output of which was digitized and streamed to the experts within standard voice-over-Internet-protocol software with an embedded simultaneous videocamera image of the ultrasonographer's hands using a customized graphical user interface. The practical concept of a virtual tele-ultrasound support network was illustrated through the clinical guidance of multiple physicians, including National Aeronautics and Space Administration Medical Operations remote guiders, Olympic team-associated surgeons, and ultrasound-focused emergentologists.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0100,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,332 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations27
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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