Point-Of-Care Testing in Paediatric Settings in the UK and Ireland: a Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
<title>Abstract</title> <bold>Background: </bold>Point-of-care testing (POCT) is diagnostic testing performed at or near to the site of the patient. Understanding the current capacity, and scope, of POCT in this setting is essential in order to respond to new research evidence which may lead to wide implementation.<bold>Methods:</bold> A cross-sectional online survey study of POCT use was conducted between 6<sup>th</sup> January and 2<sup>nd</sup> February 2020 on behalf of two United Kingdom (UK) and Ireland-based paediatric research networks (Paediatric Emergency Research UK and Ireland, and General and Adolescent Paediatric Research UK and Ireland). <bold>Results: </bold>In total 91/109 (83.5%) sites responded, with some respondents providing details for multiple units on their site based on network membership (139 units in total). The most commonly performed POCT were blood sugar (137/139; 98.6%), urinalysis (134/139; 96.4%) and blood gas analysis (132/139; 95%). The use of POCT for Influenza/Respiratory Syncytial Virus (RSV) (45/139; 32.4%, 41/139; 29.5%), C-Reactive Protein (CRP) (13/139; 9.4%), Procalcitonin (PCT) (2/139; 1.4%) and Group A Streptococcus (5/139; 3.6%) and was relatively low. Obstacles to the introduction of new POCT included resources and infrastructure to support test performance and quality assurance.<bold>Conclusion: </bold>This survey demonstrates significant consensus in POCT practice in the UK and Ireland but highlights specific inequity in newer biomarkers, some which do not have support from national guidance. A clear strategy to overcome the key obstacles of funding, evidence base, and standardising variation will be essential if there is a drive toward increasing implementation of POCT.
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 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 | 0,009 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,005 |
| 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 ».