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Enregistrement W4224281431 · doi:10.24908/pocus.v7i1.15052

Ultrasound Image Quality Comparison Between a Handheld Ultrasound Transducer and Mid-Range Ultrasound Machine

2022· article· en· W4224281431 sur OpenAlex
Nayema Salimi, Antonio Gonzalez Fiol, David Yanez, Kristen L. Fardelmann, Emily Harmon, Katherine Kohari, Sonya S. Abdel‐Razeq, Urania Magriples, Aymen Alian

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.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevuePOCUS Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésUltrasoundMobile deviceMedicineImage qualityNuclear medicineRadiologyComputer scienceArtificial intelligenceImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives: Not all labor and delivery floors are equipped with ultrasound machines which can serve the needs of both obstetricians and anesthesiologists. This cross-sectional, blinded, randomized observational study compares the image resolution (RES), detail (DET), and quality (IQ) acquired by a handheld ultrasound, the Butterfly iQ, and a mid-range mobile device, the Sonosite M-turbo US (SU), to evaluate their use as a shared resource. Methods: Seventy-four pairs of ultrasound images were obtained for different imaging purposes: 29 for spine (Sp), 15 for transversus abdominis plane (TAP) and 30 for diagnostic obstetrics (OB) purposes. Each location was scanned by both the handheld and mid-range machine, resulting in 148 images. The images were graded by three blinded experienced sonographers on a 10-point Likert scale. Results: The mean difference for Sp imaging favored the handheld device (RES: -0.6 [(95% CI -1.1, -0.1), p = 0.017], DET: -0.8 [(95% CI -1.2, -0.3), p = 0.001] and IQ: -0.9 [95% CI-1.3, -0.4, p = 0.001]). For the TAP images, there was no statistical difference in RES or IQ, but DET was favored in the handheld device (-0.8 [(95% CI-1.2, -0.5), p < 0.001]). For OB images, the SU was favored over the handheld device with RES, DET and IQ with mean differences of 1.7 [(95% CI 1.2, 2.1), p < 0.001], 1.6 [(95% CI 1.2, 2.0], p < 0.001] and 1.1 [(95% CI 0.7, 1.5]), p < 0.001), respectively. Conclusions: Where resources are limited, a handheld ultrasound may be considered as a potential low-cost alternative to a more expensive ultrasound machine for point of care ultrasonography, better suited to anesthetic vs. diagnostic obstetrical indications.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,322 · 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