Preclinical Evaluation of a Task-Shifting Contraceptive Implant Insertion Device for Use in Low- and Middle-Income Countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Worldwide, 225 million women have unmet contraceptive needs which, every year, leads to 52 million unintended pregnancies. A challenge to providing universal access to contraception is the large proportion of the population living in rural, difficult-to-access settings in low- and middle-income countries. Further, the availability and delivery of effective contraception in rural areas are limited by the lack of trained healthcare providers required to administer long-acting reversible contraceptives. In this study, we describe the design and testing of the SubQ Assist, a task-shifting contraceptive implant insertion device that aims to ensure appropriate and consistent subdermal administration. Cadaver testing and ultrasound depth measurements were used to evaluate the performance of the SubQ Assist. Implant insertion outcomes between the SubQ Assist operated by a trained clinician and the conventional freehand insertion method by a trained clinician were compared. Cadaver testing and ultrasound depth measurements demonstrated that the SubQ Assist resulted in implant insertions that were statistically equivalent to implants inserted using the freehand insertion method. Additionally, the results showed that the lateral positioning of these implants would facilitate uncomplicated removal at a later date. These findings demonstrated that the SubQ Assist can consistently insert implants at an appropriate depth. Pending clinical testing, the SubQ Assist may be an effective method of task-shifting the insertion of contraceptive implants from providers with advanced skills to minimally trained providers in order to expand access in rural areas.
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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 | 0,011 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».