Impact of skin tone on the performance of a transcutaneous jaundice meter
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To evaluate the performance of the Konica Minolta/Air-Shields JM-103 jaundice meter on the basis of infant skin tone during the early neonatal period. METHODS: Infants were prospectively categorized into light, medium and dark skin tone groups relative to two reference colours. Transcutaneous bilirubin readings were taken at predetermined intervals through the early neonatal period on a convenience sample of 938 healthy infants > or =37 weeks gestation. Serum bilirubin measurements were drawn routinely with metabolic studies and repeated in the presence of an elevated transcutaneous reading or clinically significant jaundice. RESULTS: Multivariate linear regression analysis showed a significant impact on serum and transcutaneous bilirubin agreement by skin tone. Highest precision and lowest bias were observed for medium skin toned infants. Greater disagreement between serum and transcutaneous measurements was noted at serum bilirubin concentrations >200 micromol/L. Insufficient numbers of dark skin toned infants were enrolled to evaluate fully the performance of the jaundice meter for this group. CONCLUSION: The JM-103 jaundice meter displayed good correlation with serum bilirubin concentrations in light and medium skin tone infants, although it showed a tendency to under-read in the lighter skin tone group and to over-read in the darker skin tone group. The device shows excellent performance characteristics for use as a screening device.
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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 | 0,007 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 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 ».