Pulse oximetry is an essential tool that saves lives: a call for standardisation
Notice bibliographique
Résumé
Pneumonia is a leading global cause of morbidity and mortality, particularly amongst adults aged >70 years and children. Annual deaths due to pneumonia in these groups was estimated at more than one million and 672 000 worldwide for both groups, respectively, in 2019 [1]. The importance of pneumonia is highlighted by impact of the current coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic on vulnerable populations. Yet, despite the high impact of pneumonia worldwide, diagnosing pneumonia, especially in children in low- and middle-income countries, remains a big challenge. Frequent clinical signs of pneumonia (cough and difficult or rapid breathing) are non-specific and can overlap with other prevalent diseases in these settings, such as malaria. Equally important, data provided by the World Health Organization (WHO) revealed that 40% of children with pneumonia symptoms in the 40 countries reporting 90% of child pneumonia deaths never receive medical care for their pneumonia [2]. Furthermore, overdiagnosis of bacterial pneumonia and unnecessary administration of antibiotics poses an extra challenge, particularly in countries with limited resources for diagnostic procedures. A call to action to immediately review the accuracy of pulse oximeters so that all patients receive optimal and equitable diagnosis and treatment for hypoxaemia
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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 | 0,005 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,023 | 0,040 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,017 | 0,014 |
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 ».