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Enregistrement W2168357959 · doi:10.4269/ajtmh.13-0689

Performance of Point-of-Care Diagnostics for Glucose, Lactate, and Hemoglobin in the Management of Severe Malaria in a Resource-Constrained Hospital in Uganda

2014· article· en· W2168357959 sur OpenAlexafffund
Michael Hawkes, Andrea L. Conroy, Robert O. Opoka, Sophie Namasopo, W. Conrad Liles, Chandy C. John, Kevin C. Kain

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Tropical Medicine and Hygiene · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Alberta HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMalariaHemoglobinPoint-of-care testingMedicineIntensive care medicinePoint of careEmergency medicineMedical emergencyInternal medicineImmunologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Severe malaria is frequently managed without access to laboratory testing. We report on the performance of point-of-care tests used to guide the management of a cohort of 179 children with severe malaria in a resource-limited Ugandan hospital. Correlation coefficients between paired measurements for glucose (i-STAT and One Touch Ultra), lactate (i-STAT and Lactate Scout), and hemoglobin (Hb; laboratory and i-STAT) were 0.86, 0.85, and 0.73, respectively. The OneTouch Ultra glucometer readings deviated systematically from the i-STAT values by +1.7 mmol/L. Lactate Scout values were systematically higher than i-STAT by +0.86 mmol/L. Lactate measurements from either device predicted subsequent mortality. Hb estimation by the i-STAT instrument was unbiased, with upper and lower limits of agreement of -34 and +34 g/L, and it was 91% sensitive and 89% specific for the diagnosis of severe anemia (Hb < 50 g/L). New commercially available bedside diagnostic tools, although imperfect, may expedite clinical decision-making in the management of critically ill children in resource-constrained settings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,202

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, 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

Citations22
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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