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Enregistrement W4205855701 · doi:10.1186/s13089-021-00250-6

Empowering the willing: the feasibility of tele-mentored self-performed pleural ultrasound assessment for the surveillance of lung health

2022· article· en· W4205855701 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThe Ultrasound Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensFoothills Medical CentreUniversity of CalgaryAlberta Health Services
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineLung ultrasoundUltrasoundInterventional radiologyRadiologyAsymptomaticEconomic shortageCoronavirus disease 2019 (COVID-19)LungMedical physicsDiseaseSurgeryPathologyInternal medicineGovernment (linguistics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: SARS-CoV-2 infection, manifesting as COVID-19 pneumonia, constitutes a global pandemic that is disrupting health-care systems. Most patients who are infected are asymptomatic/pauci-symptomatic can safely self-isolate at home. However, even previously healthy individuals can deteriorate rapidly with life-threatening respiratory failure characterized by disproportionate hypoxemic failure compared to symptoms. Ultrasound findings have been proposed as an early indicator of progression to severe disease. Furthermore, ultrasound is a safe imaging modality that can be performed by novice users remotely guided by experts. We thus examined the feasibility of utilizing common household informatic-technologies to facilitate self-performed lung ultrasound. METHODS: A lung ultrasound expert remotely mentored and guided participants to image their own chests with a hand-held ultrasound transducer. The results were evaluated in real time by the mentor, and independently scored by three independent experts [planned a priori]. The primary outcomes were feasibility in obtaining good-quality interpretable images from each anatomic location recommended for COVID-19 diagnosis. RESULTS: Twenty-seven adults volunteered. All could be guided to obtain images of the pleura of the 8 anterior and lateral lung zones (216/216 attempts). These images were rated as interpretable by the 3 experts in 99.8% (647/648) of reviews. Fully imaging one's posterior region was harder; only 108/162 (66%) of image acquisitions was possible. Of these, 99.3% of images were interpretable in blinded evaluations. However, 52/54 (96%) of participants could image their lower posterior lung bases, where COVID-19 is most common, with 99.3% rated as interpretable. CONCLUSIONS: Ultrasound-novice adults at risk for COVID-19 deterioration can be successfully mentored using freely available software and low-cost ultrasound devices to provide meaningful lung ultrasound surveillance of themselves that could potentially stratify asymptomatic/paucisymptomatic patients with early risk factors for serious disease. Further studies examining practical logistics should be conducted. TRIAL REGISTRATION: ID ISRCTN/77929274 on 07/03/2015.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,356 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle