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Enregistrement W2475838035 · doi:10.1017/s1047951115002656

Computer-aided auscultation of murmurs in children: evaluation of commercially available software

2016· article· en· W2475838035 sur OpenAlexaff
Cecilia Lee, Kathryn N. Rankin, Kevin J. Zuo, Andrew S. Mackie

Notice bibliographique

RevueCardiology in the Young · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhonocardiography and Auscultation Techniques
Établissements canadiensStollery Children's HospitalUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAuscultationHeart murmurSupine positionReferralHeart soundsCardiologyInternal medicineHeart AuscultationRadiologyPediatricsElectrocardiography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Heart murmurs are common in children and may represent congenital or acquired cardiac pathology. Auscultation is challenging and many primary-care physicians lack the skill to differentiate innocent from pathologic murmurs. We sought to determine whether computer-aided auscultation (CardioscanTM) identifies which children require referral to a cardiologist. METHODS: We consecutively enrolled children aged between 0 and 17 years with a murmur, innocent or pathologic, being evaluated in a tertiary-care cardiology clinic. Children being evaluated for the first time and patients with known cardiac pathology were eligible. We excluded children who had undergone cardiac surgery previously or were unable to sit still for auscultation. CardioscanTM auscultation was performed in a quiet room with the subject in the supine position. The sensitivity and specificity of a potentially pathologic murmur designation by CardioscanTM - that is, requiring referral - was determined using echocardiography as the reference standard. RESULTS: We enrolled 126 subjects (44% female) with a median age of 1.7 years, with 93 (74%) having cardiac pathology. The sensitivity and specificity of a potentially pathologic murmur determination by CardioscanTM for identification of cardiac pathology were 83.9 and 30.3%, respectively, versus 75.0 and 71.4%, respectively, when limited to subjects with a heart rate of 50-120 beats per minute. The combination of a CardioscanTM potentially pathologic murmur designation or an abnormal electrocardiogram improved sensitivity to 93.5%, with no haemodynamically significant lesions missed. CONCLUSIONS: Sensitivity of CardioscanTM when interpreted in conjunction with an abnormal electrocardiogram was high, although specificity was poor. Re-evaluation of computer-aided auscultation will remain necessary as advances in this technology become available.

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)0,003
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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