Wrist and Forehead Temperature Measurement as Screening Methods During the COVID-19 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background: Temperature screening checkpoints have become widely distributed during the COVID-19 pandemic, using various contactless methods of temperature measurement, including wrist and forehead measurement. Aim: In this study we aim to investigate the sensitivity and specificity of these two temperature measurement methods – wrist and forehead – compared with the standards of sublingual or axillary measurement. We also aim to investigate the influence of age, gender, device brand and diurnal effect on the temperature reading. Methods: Participants were randomly assigned to one of two groups, each group using a different temperature measurement device. All participants had their forehead and wrist temperature measured, and this was compared to their axillary or sublingual readings. Results: The area under the curve for wrist measurement was 0.49 (95% CI 0.34 and 0.64), p>0.05, with a sensitivity of 46.2% and specificity of 53.3%, while the area under the curve for forehead measurement was 0.70 (95% CI 0.51, 0.89), p<0.05, with a sensitivity of 23.1% and specificity of 76.9%, PPV 1.59% and NPV 97.7%. Conclusion: Wrist and forehead temperature measurement is not accurate in detecting fever during the ongoing COVID-19 pandemic. Although forehead measurement is also not an ideal method, it nevertheless appears more consistent than wrist measurement.
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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 | 0,028 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».