MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2982530025 · doi:10.2196/14405

Automated Respiratory Rate Counter to Assess Children for Symptoms of Pneumonia: Protocol for Cross-Sectional Usability and Acceptability Studies in Ethiopia and Nepal

2019· article· en· W2982530025 sur OpenAlexvenueno aff
K. Scott Baker, Alice Maurel, Charlotte Ward, Dawit Getachew, Tedila Habte, Cindy McWhorter, Paul LaBarre, Jonas Karlström, Max Petzold, Karin Källander

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePneumonia and Respiratory Infections
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesBundesministerium für GesundheitUNICEF
Mots-clésMedicineUsabilityHealth facilityEnvironmental healthCross-sectional studyDeveloping countryMedical emergencyFamily medicinePopulationHealth servicesPathologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Manually counting a child's respiratory rate (RR) for 60 seconds using an acute respiratory infection timer is the World Health Organization (WHO) recommended method for detecting fast breathing as a sign of pneumonia. However, counting the RR is challenging and misclassification of an observed rate is common, often leading to inappropriate treatment. To address this gap, the acute respiratory infection diagnostic aid (ARIDA) project was initiated in response to a call for better pneumonia diagnostic aids and aimed to identify and assess automated RR counters for classifying fast breathing pneumonia when used by front-line health workers in resource-limited community settings and health facilities. The Children's Automated Respiration Monitor (ChARM), an automated RR diagnostic aid using accelerometer technology developed by Koninklijke Philips NV, and the Rad-G, a multimodal RR diagnostic and pulse oximeter developed by Masimo, were the two devices tested in these studies conducted in the Southern Nations, Nationalities, and Peoples' Region in Ethiopia and in the Karnali region in Nepal. OBJECTIVE: In these studies, we aimed to understand the usability of two new automated RR diagnostic aids for community health workers (CHWs; health extension workers [Ethiopia] and female community health volunteers [Nepal]) and their acceptability to CHWs in Ethiopia and Nepal, first-level health facility workers (FLHFWs) in Ethiopia only, and caregivers in both Ethiopia and Nepal. METHODS: This was a prospective, cross-sectional study with a mixed methods design. CHWs and FLHFWs were trained to use both devices and provided with refresher training on all WHO requirements to assess fast breathing. Immediately after training, CHWs were observed using ARIDA on two children. Routine pneumonia case management consultations for children aged 5 years and younger and the device used for these consultations between the first and second consultations were recorded by CHWs in their patient log books. CHWs were observed a second time after 2 months. Semistructured interviews were also conducted with CHWs, FLHFWs, and caregivers. The proportion of consultations with children aged 5 years and younger where CHWs using an ARIDA and adhered to all WHO requirements to assess fast breathing and device manufacturer instructions for use after 2 months will be calculated. Qualitative data from semistructured interviews will be analyzed using a thematic framework approach. RESULTS: The ARIDA project was funded in November 2015, and data collection was conducted between April and December 2018. Data analysis is currently under way and the first results are expected to be submitted for publication in 2020. CONCLUSIONS: This is the first time the usability and acceptability of automated RR counters in low-resource settings have been evaluated. Outcomes will be relevant for policy makers and are important for future research of this new class of diagnostic aids for the management of children with suspected pneumonia. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/14405.

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)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0420,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,003

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 Opus0,331
Tête enseignante GPT0,611
Écart entre enseignants0,279 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research ProtocolsMême sujetPneumonia and Respiratory InfectionsTravaux en français237 207