Patient Self-Performed Point-of-Care Ultrasound: Using Communication Technologies to Empower Patient Self-Care
Notice bibliographique
Résumé
Point-of-Care ultrasound (POCUS) is an invaluable tool permitting the understanding of critical physiologic and anatomic details wherever and whenever a patient has a medical need. Thus the application of POCUS has dramatically expanded beyond hospitals to become a portable user-friendly technology in a variety of prehospital settings. Traditional thinking holds that a trained user is required to obtain images, greatly handicapping the scale of potential improvements in individual health assessments. However, as the interpretation of ultrasound images can be accomplished remotely by experts, the paradigm wherein experts guide novices to obtain meaningful images that facilitate remote care is being embraced worldwide. The ultimate extension of this concept is for experts to guide patients to image themselves, enabling secondary disease prevention, home-focused care, and self-empowerment of the individual to manage their own health. This paradigm of remotely telementored self-performed ultrasound (RTMSPUS) was first described for supporting health care on the International Space Station. The TeleMentored Ultrasound Supported Medical Interventions (TMUSMI) Research Group has been investigating the utility of this paradigm for terrestrial use. The technique has particular attractiveness in enabling surveillance of lung health during pandemic scenarios. However, the paradigm has tremendous potential to empower and support nearly any medical question poised in a conscious individual with internet connectivity able to follow the directions of a remote expert. Further studies and development are recommended in all areas of acute and chronic health care.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».