A Low-Cost, Ear-Contactless Electronic Stethoscope Powered by Raspberry Pi for Auscultation of Patients With COVID-19: Prototype Development and Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Chest examination by auscultation is essential in patients with COVID-19, especially those with poor respiratory conditions, such as severe pneumonia and respiratory dysfunction, and intensive cases who are intubated and whose breathing is assisted with a ventilator. However, proper auscultation of these patients is difficult when medical workers wear personal protective equipment and when it is necessary to minimize contact with patients. OBJECTIVE: The objective of our study was to design and develop a low-cost electronic stethoscope enabling ear-contactless auscultation and digital storage of data for further analysis. The clinical feasibility of our device was assessed in comparison to a standard electronic stethoscope. METHODS: We developed a prototype of the ear-contactless electronic stethoscope, called Auscul Pi, powered by Raspberry Pi and Python. Our device enables real-time capture of auscultation sounds with a microspeaker instead of an earpiece, and it can store data files for later analysis. We assessed the feasibility of using this stethoscope by detecting abnormal heart and respiratory sounds from 8 patients with heart failure or structural heart diseases and from 2 healthy volunteers and by comparing the results with those from a 3M Littmann electronic stethoscope. RESULTS: We were able to conveniently operate Auscul Pi and precisely record the patients' auscultation sounds. Auscul Pi showed similar real-time recording and playback performance to the Littmann stethoscope. The phonocardiograms of data obtained with the two stethoscopes were consistent and could be aligned with the cardiac cycles of the corresponding electrocardiograms. Pearson correlation analysis of amplitude data from the two types of phonocardiograms showed that Auscul Pi was correlated with the Littmann stethoscope with coefficients of 0.3245-0.5570 for healthy participants (P<.001) and of 0.3449-0.5138 among 4 patients (P<.001). CONCLUSIONS: Auscul Pi can be used for auscultation in clinical practice by applying real-time ear-contactless playback followed by quantitative analysis. Auscul Pi may allow accurate auscultation when medical workers are wearing protective suits and have difficulties in examining patients with COVID-19. TRIAL REGISTRATION: ChiCTR.org.cn ChiCTR2000033830; http://www.chictr.org.cn/showproj.aspx?proj=54971.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».