Reliability, usability and identified need for home-based cardiometabolic health self-assessment during the COVID-19 pandemic in Soweto, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
A major obstacle to tackling the growing burden of chronic disease in South Africa is lack of testing, particularly where individuals face multiple barriers to accessing health services. We conducted a pilot study to evaluate a cardiometabolic self-measurement kit, including assessment of blood pressure, obesity and urine analysis, amongst adults in Soweto, South Africa. Participants (N = 94) were recruited by researchers during community health screening and were provided with a home test kit including a tablet with self-measurement instructions. The participants entered their results on the tablet and, on completion, the researcher immediately repeated the measurements. We interviewed 10% of participants to understand their experience and views of the kits. Concordance correlation coefficients ranged from 0.78 for waist circumference to 0.93 for height, while the overall percentage agreement ranged from 80.5% for both urine protein and urine glucose testing to 91.4% for the identification of central obesity (ratio of waist circumference to height of ≥ 0.5). Participants saw the need for self-testing and found the process for the most part simple, though urine testing and height self-assessment presented some challenges. This pilot study suggests that self-assessment at home has the potential to facilitate the identification of individuals at risk for cardiometabolic disease in low-income settings, adding to a growing body of evidence on the use of self-testing in disease prevention and detection. However, we would not recommend self-testing for urine glucose and protein without further study.
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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 | 0,018 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».