Cardiac point of care ultrasound in resource limited settings to manage children with congenital and acquired heart disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In resource limited settings, children with cardiac disease present late, have poor outcomes and access to paediatric cardiology programmes is limited. Cardiac point of care ultrasound was introduced at several Médecins Sans Frontières sites to facilitate cardiopulmonary assessment. We describe the spectrum of disease, case management and outcomes of cases reviewed over the Telemedicine platform. METHODS: Previously ultrasound naïve, remotely placed clinical teams received ultrasound training on focussed image acquisition. The Médecins Sans Frontières Telemedicine platform was utilised for remote case and imaging review to diagnose congenital and acquired heart disease and guide management supported by a remotely situated paediatric cardiologist. RESULTS: Two-hundred thirty-three cases were reviewed between 2016 and 2018. Of 191 who underwent focussed cardiac ultrasound, diagnoses included atrial and ventricular septal defects 11%, atrioventricular septal defects 7%, Tetralogy of Fallot 9%, cardiomyopathy/myocarditis 8%, rheumatic heart disease 8%, isolated pericardiac effusion 6%, complex congenital heart disease 4% and multiple other diagnoses in 15%. In 17%, there was no identifiable abnormality while 15% had inadequate imaging to make a diagnosis. Cardiologist involvement led to management changes in 75% of cases with a diagnosis. Mortality in the entire group was disproportionately higher among neonates (38%, 11/29) and infants (20%, 16/81). There was good agreement on independent review of selected cases between two independent paediatric cardiologists. CONCLUSION: Cardiac point of care ultrasound performed by remote clinical teams facilitated diagnosis and influenced management in cases reviewed over a Telemedicine platform. This is a feasible method to support clinical care in resource limited settings.
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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 | 0,000 | 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 ».