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Enregistrement W4284969157 · doi:10.1038/s41598-022-16051-3

Clinical feasibility of an advanced neonatal epidermal multiparameter continuous monitoring technology in a large public maternity hospital in Nairobi, Kenya

2022· article· en· W4284969157 sur OpenAlexaff
Amy Sarah Ginsburg, Sahar Zandi Nia, Dorothy Chomba, Millicent Parsimei, Dustin Dunsmuir, Mary Waiyego, Jesse Coleman, Roseline Ochieng, Guohai Zhou, William Macharia, J. Mark Ansermino

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHealthcare Technology and Patient Monitoring
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicinePulse oximetryCapnographyPediatricsIntensive care medicineEmergency medicineAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Clinically feasible multiparameter continuous physiological monitoring technologies are needed for use in resource-constrained African healthcare facilities to allow for early detection of critical events and timely intervention for major morbidities in high-risk neonates. We conducted a prospective clinical feasibility study of a novel multiparameter continuous physiological monitoring technology in neonates at Pumwani Maternity Hospital in Nairobi, Kenya. To assess feasibility, we compared the performance of Sibel’s Advanced Neonatal Epidermal (ANNE) technology to reference technologies, including Masimo’s Rad-97 pulse CO-oximeter with capnography technology for heart rate (HR), respiratory rate (RR), and oxygen saturation (SpO 2 ) measurements and Spengler’s Tempo Easy non-contact infrared thermometer for temperature measurements. We evaluated key performance criteria such as up-time, clinical event detection performance, and the agreement of measurements compared to those from the reference technologies in an uncontrolled, real-world setting. Between September 15 and December 15, 2020, we collected and analyzed 503 h of ANNE data from 109 enrolled neonates. ANNE’s up-time was 42 (11%) h more for HR, 77 (25%) h more for RR, and 6 (2%) h less for SpO 2 compared to the Rad-97. However, ANNE’s ratio of up-time to total attached time was less than Rad-97’s for HR (0.79 vs 0.86), RR (0.68 vs. 0.79), and SpO 2 (0.69 vs 0.86). ANNE demonstrated adequate performance in identifying high and low HR and RR and high temperature events; however, showed relatively poor performance for low SpO 2 events. The normalized spread of limits of agreement were 8.4% for HR and 52.2% for RR and the normalized root-mean-square deviation was 4.4% for SpO 2 . Temperature agreement showed a spread of limits of agreement of 2.8 °C. The a priori-identified optimal limits were met for HR and temperature but not for RR or SpO 2 . ANNE was clinically feasible for HR and temperature but not RR and SpO 2 as demonstrated by the technology’s up-time, clinical event detection performance, and the agreement of measurements compared to those from the reference technologies.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,748

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,324 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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