The Capnography Project
Notice bibliographique
Résumé
Capnography is an essential tool used in the monitoring of patients during anesthesia and in critical care which, while required in most high-income countries, is unavailable in many low- and middle-income countries. Launched in 2020, the Smile Train-Lifebox Capnography Project aimed to find a "capnography solution" for resource-poor settings. The project was specifically interested in a capnography device that would meet the needs of the Smile Train partner hospitals to help monitor children requiring airway or cleft surgery. Project advisory and technical groups were formed and included representation from anesthesia practitioners from a balanced representation from all level of income countries, technical experts in capnography, and representatives from the Global Capnography Project (GCAP), the University of California at San Francisco Center for Health Equity in Surgery & Anesthesia (CHESA), and the World Federation of Societies of Anaesthesiologists (WFSA). Built upon the WFSA minimum capnometer specifications, a human centered design approach was used to develop a Target Product Profile. Seven manufacturers submitted 13 devices for consideration and 3 devices were selected for the testing phase. Each of these devices was evaluated for build quality, and clinical and usability performance. Based on the findings from the overall testing process, a combined capnography and pulse oximetry device by Zug Medical Systems was chosen. To accompany the new Smile Train-Lifebox capnograph, an international team of experienced anesthesiologists and educators came together to develop the necessary education materials. These materials were piloted in Ethiopia, subsequently modified, and endorsed by the education team. The device is now ready for distribution, with the accompanying education package, to the Smile Train network and beyond. In addition, a study is being planned to measure the impact of capnography introduction into operating rooms in resource-constrained settings.
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 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 | 0,006 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,163 | 0,083 |
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 ».