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Enregistrement W2938612257 · doi:10.1371/journal.pone.0215240

The mTST – An mHealth approach for training and quality assurance of tuberculin skin test administration and reading

2019· article· en· W2938612257 sur OpenAlexafffund
Leila Barss, Olivia Oxlade, Chantal Valiquette, Mei-Xin Ly, Jonathon R. Campbell, Zhiyi Lan, Placide Nsengiyumva, Federica Fregonese, Mayara Lisboa Bastos, Danielle Sampath, Nicholas Winters, Dick Menzies

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineTuberculinReproducibilityQuality assuranceTuberculosisGold standard (test)Nuclear medicineMedical physicsInternal medicinePathologyExternal quality assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The Tuberculin Skin Test (TST) is a relatively simple test for detecting latent tuberculosis infection (LTBI) but requires regular quality assurance to ensure proper technique for administration and reading. The objective of this study was to estimate the accuracy and reproducibility of an mhealth approach (the mTST) to measure the size of swelling immediately following TST administration (TST injection bleb) and after 48-72 hours (TST induration). METHODS: Five non-clinical and one clinical reviewer measured the size of TST injection blebs, and TST indurations using smartphone acquired photos of sites of TST administration and readings in patients, or saline injections in volunteers. The reference standard was the onsite measurement (measured by an experienced TB nurse) of the actual TST injection bleb, or induration. Agreement of reviewers' measurements with the reference standard, as well as agreement within and between reviewers, was estimated using Cohen's kappa coefficient. RESULTS: Using the mTST method to assess bleb size in 64 photos of different TST injections, agreement between reviewers, and the reference standard was very good to excellent (κ ranged from 0.75 to 0.87), and within-reviewer reproducibility of readings was excellent (κ ranged from 0.86 to 0.96). Using the mTST method to assess TST induration in 72 photos, reviewers were able to detect no induration (<5mm) and induration of 15mm or greater with accuracy of 95% and 92% respectively, but accuracy was only 20% and 77% for reactions of 5-9mm and 10-14mm respectively. CONCLUSION: The mTST approach appears to be a reliable tool to assess TST administration. The mTST approach was accurate to read indurations of 0-4mm or 15+mm, but less accurate for reactions of 5-14mm. We believe the mTST approach could be useful for training and quality assurance in locations where on-site supervision is not possible.

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)0,042
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,083
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,083
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,004

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 Opus0,169
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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