Accuracy of Optic Nerve Sheath Diameter Measurements in Pocket-Sized Ultrasound Devices in a Simulation Model
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Transorbital sonographic measurement of optic nerve sheath diameter (ONSD) is an emerging non-invasive technique for the identification and monitoring of intracranial hypertension. In recent years, new pocket ultrasound devices have become available, and it is uncertain if they have the resolution to measure such small structures appropriately as compared to their predecessors. In this study, we measure the performance of three ultrasound units on a simulation model to establish their precision and accuracy. Methods ONSD was measured by three expert point-of-care sonographers using ultrasound machines three times on each of seven discrete ONS model sizes ranging from 3.5 to 7.9 mm. Two pocket ultrasounds (IVIZ, Sonosite, and Lumify, Philips) and one standard-sized portable ultrasound (M-Turbo, Sonosite) were used. Measurements were analyzed for mean error and variance and tested for significance using blocked covariance matrix regression analyses. Results The devices differed in their variances (Lumify: 0.19 mm2, M-Turbo: 0.26 mm2, IVIZ: 0.34 mm2) and their mean error (Lumify: −0.05 mm, M-Turbo: 0.10 mm, IVIZ: −0.10 mm). The difference in mean error between users is not significant (p = 0.45), but there is a significant difference in mean error between devices (p = 0.02). Conclusions Accurate ONSD measurement is possible utilizing pocket-sized ultrasound, and in some cases, may be more accurate than larger portable ultrasound units. While the differences in these devices were statistically significant, all three were highly accurate, with one pocket device (Lumify) outperforming the rest. Further study in human subjects should be conducted prior to using pocket ultrasound devices for in vivo diagnosis of intracranial hypertension.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».