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Enregistrement W4280616740 · doi:10.2196/37084

The First National Remote Emergency System for Malignant Hyperthermia (MH-NRES) in China: Protocol for the Design, Development, and Evaluation of a WeChat Applet

2022· article· en· W4280616740 sur OpenAlexvenueno aff
Hong Yu, Lingcan Tan, Yi Teng, Zhao Xu, Kun Xiao, Jin Yin, Yunxia Zuo, Tao Zhu, Xiaoqian Deng

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueUltrasound and Hyperthermia Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésProtocol (science)mHealthMedicineComputer scienceMedical emergencyComputer securityNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Malignant hyperthermia (MH) is a rare life-threatening anesthetic emergency. With respect to the high fatality rate, difficulty in early recognition, and the lack of disease-specific drug (ie, dantrolene) in China, more effort is needed to strengthen early diagnosis and effective treatment of MH emergencies. Nowadays, mobile health (mHealth) apps are changing the way of medical practice; they can serve as an accessible tool to help anesthesiologists deal with MH crises. However, no related mHealth-based emergency system is available currently. OBJECTIVE: The aim of this study is to outline the protocol for the development of a WeChat applet used to design a National Remote Emergency System for Malignant Hyperthermia (MH-NRES) in China, as well as the protocol for the evaluation of the user experience and perception of the system. METHODS: The system adopts the client-server architecture, with a custom user interface operating as clients and the back-end system operating as the server. The client-side software was developed using uni-app technology with Vue.js-based framework, which consists of 6 modules: Quick Diagnosis, Dantrolene Mobilization, Instruction on Dantrolene Use, MH Treatment, Recovery Period Treatment, and DNA Test and Biopsy. The back-end system was developed based on the Spring framework. The system will be evaluated by administrating a modified user version of the Mobile App Rating Scale. Pilot testing will be conducted in Sichuan Province, China, and a subsequent evaluation on a national scale is planned. RESULTS: The theoretical framework design of this system was completed in August 2021. The development of the system was completed in February 2022, and the refinement is currently ongoing. Pilot testing after the implementation of the system in Sichuan Province is planned to take 2 months, and the subsequent evaluation on a national scale is planned to take 2 months. CONCLUSIONS: We have described a novel approach using the WeChat applet to develop the MH-NRES. Findings from the usability testing process in the current study may lead to refinements and is expected to suggest that this system is both feasible and welcomed by anesthesiologists. Depending on the availability of research funding, this system will be extended nationally across China. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/37084.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,759
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,266
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,214 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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