Near-Infrared Spectroscopic Screening for Bladder Disease in Africa: Training Rural Clinic Staff to Collect Data of Diagnostic Quality
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background . While near-infrared spectroscopy (NIRS) has recognized relevance for developing countries, biomedical applications are rare. This reflects the cost and complexity of NIRS and the convention of comprehensive training for accurate data collection. In an international initiative using transcutaneous NIRS to screen for bladder disease in Africa, we evaluated if interactive training enabled clinic staff to collect data accurately. Methods . Workshop training in a Ugandan medical clinic on NIRS monitoring theory; bladder physiology and chromophore changes occurring with disease; device orientation; device positioning over the bladder, monitoring subjects during voiding; and saving/uploading data. Participation in patient screening followed with observation, assistance, and then data collection. Evaluation comprised conduct of serial independent screenings with analysis if saved files were of diagnostic quality. Results . 10 individuals attended 1-hour workshops and then 0.5–3.0 hours of screening. Five then felt able to conduct screening independently and all collected data were of diagnostic quality (>5 consecutive patients); all had participated in screening for >1.5 hours (6+ subjects); less participation allowed competent assistance but not consistent adherence to the monitoring protocol. Conclusion . A simplified NIRS system, small-group theory/orientation workshops, and >I.5 hours of 1 : 1 training during screening enabled clinic staff in Africa to collect accurate NIRS data.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle