The Magic Touch: A Case Report of How Smartphone Fingerprint Technology Was Utilized to Establish a Last Known Well Time for Recanalization Treatment in a Patient With Acute Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Tissue plasminogen activator (tPA) is currently a standard of care for acute stroke patients. One of the necessary criteria in determining eligibility for tPA is the last known well (LKW) time. The LKW time is unfortunately often difficult to obtain accurately if no witness is available, thus posing as an obstacle for acute recanalization therapy. We present the case of a patient who arrived unresponsive with an unwitnessed onset of symptoms concerning for an acute stroke. An LKW time was able to be successfully established by using her fingerprint to unlock her phone and discover a coherent text sent a few hours prior. Patient was able to receive intravenous (IV) tPA and demonstrated remarkable recovery. The use of fingerprint ID to unlock the patient's phone raises the concern of breach of privacy and whether involuntary smartphone searches apply to the emergency code of conduct outlined by the FDA. Smartphone applications, such as Apple iOS "Medical ID" argues for maximal utilization of smartphone technology for emergent medical conditions. Utilization of smartphone technology can potentially serve a potential solution, but the question remains as to whether this practice would be deemed to be ethically appropriate under the policy of implied informed consent under emergent conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».