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Enregistrement W4388701686 · doi:10.1186/s12887-023-04342-1

Target product profiles for neonatal care devices: systematic development and outcomes with NEST360 and UNICEF

2023· article· en· W4388701686 sur OpenAlexafffund
Rebecca P Kirby, Elizabeth Molyneux, Queen Dube, Cindy McWhorter, Beverly Bradley, Martha Gartley, Z. Maria Oden, Rebecca Richards‐Kortum, Jennifer Werdenberg-Hall, Danica Kumara, Sara Liaghati-Mobarhan, Megan Heenan, Meaghan Bond, Chinyere Ezeaka, Nahya Salim, Grace Irimu, Kara Palamountain, Albert Manasyan, Anna Worm, Antke Zuechner, Audrey Chepkemoi, Bentry Tembo, Casey Trubo, Chishamiso Mudenyanga, Daniel Wald, David A. Goldfarb, Edith Gicheha, Elizabeth Asma, Emily J. Ciccone, Emmie Mbale, Florin Gheorghe, Guy A. Dumont, Helga Naburi, Jeffrey M. Pernica, John Adabie Appiah, Jonathan Strysko, Josephine Langton, Joy E Lawn, Kate Klein, Kondwani Kawaza, Kristoffer Gandrup-Marino, Lizel Georgi Lloyd, Maggie Woo Kinshella, Mamiki Chise, Marc Myszkowski, Martha Mkony, Mary Waiyego, Matthew Khoory, Melissa M. Medvedev, Msandeni Chiume, Naomi Spotswood, Noah Mataruse, Norman Lufesi, Ornella Lincetto, Pascal M. Lavoie, Rachel Mbuthia, Rhoda Chifisi, Rita Owino, Robert Moshiro, Ronald Mbwasi, Sam Akech, Sona Shah, Steffen Reschwamm, Steve Adudans, Thabiso Mogotsi, Walter Karlen, Zelalem Dessalegn Demeke

Notice bibliographique

RevueBMC Pediatrics · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueHealth Systems, Economic Evaluations, Quality of Life
Établissements canadiensKellogg's (Canada)
Organismes subventionnairesELMA FoundationUniversity of British ColumbiaUniversiteit StellenboschEidgenössische Technische Hochschule ZürichTing Tsung and Wei Fong Chao Family FoundationMedical Research CouncilLondon School of Hygiene and Tropical MedicineChildren's Investment Fund FoundationSall Family FoundationNorthwestern UniversityWellcome TrustBurnet InstituteLemelson FoundationMcMaster UniversityRice UniversityUNICEFUniversity of California, San FranciscoChildren's Hospital of PhiladelphiaJohn D. and Catherine T. MacArthur FoundationBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineContext (archaeology)Product (mathematics)Quality (philosophy)Delphi methodComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Medical devices are critical to providing high-quality, hospital-based newborn care, yet many of these devices are unavailable in low- and middle-income countries (LMIC) and are not designed to be suitable for these settings. Target Product Profiles (TPPs) are often utilised at an early stage in the medical device development process to enable user-defined performance characteristics for a given setting. TPPs can also be applied to assess the profile and match of existing devices for a given context. METHODS: We developed initial TPPs for 15 newborn product categories for LMIC settings. A Delphi-like process was used to develop the TPPs. Respondents completed an online survey where they scored their level of agreement with each of the proposed performance characteristics for each of the 15 devices. Characteristics with < 75% agreement between respondents were discussed and voted on using Mentimeter™ at an in-person consensus meeting. FINDINGS: The TPP online survey was sent to 180 people, of which 103 responded (57%). The majority of respondents were implementers/clinicians (51%, 53/103), with 50% (52/103) from LMIC. Across the 15 TPPs, 403 (60%) of the 668 performance characteristics did not achieve > 75% agreement. Areas of disagreement were voted on by 69 participants at an in-person consensus meeting, with consensus achieved for 648 (97%) performance characteristics. Only 20 (3%) performance characteristics did not achieve consensus, most (15/20) relating to quality management systems. UNICEF published the 15 TPPs in April 2020, accompanied by a report detailing the online survey results and consensus meeting discussion, which has been viewed 7,039 times (as of January 2023). CONCLUSIONS: These 15 TPPs can inform developers and enable implementers to select neonatal care products for LMIC. Over 2,400 medical devices and diagnostics meeting these TPPs have been installed in 65 hospitals in Nigeria, Tanzania, Kenya, and Malawi through the NEST360 Alliance. Twenty-three medical devices identified and qualified by NEST360 meet nearly all performance characteristics across 11 of the 15 TPPs. Eight of the 23 qualified medical devices are available in the UNICEF Supply Catalogue. Some developers have adjusted their technologies to meet these TPPs. There is potential to adapt the TPP process beyond newborn care.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,178
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,264
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,940

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,1780,264
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0100,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,211
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,165 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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