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Enregistrement W4389097524 · doi:10.24908/pocus.v8i2.16484

Handheld Lung Ultrasound to Detect COVID-19 Pneumonia in Inpatients: A Prospective Cohort Study

2023· article· en· W4389097524 sur OpenAlexvenueno aff
Thomas Heyne, Kay Negishi, Daniel Choi, Ahad Alhassan Al Saud, Lucas Marinacci, Patrick Smithedajkul, Lily Rotman Devaraj, Brent P. Little, Dexter P. Mendoza, Efrén J. Flores, Milena Petranović, Steven P. Toal, Hamid Shokoohi, Andrew S. Liteplo, Benjamin P. Geisler

Notice bibliographique

RevuePOCUS Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueUltrasound in Clinical Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePneumoniaReceiver operating characteristicRadiologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Prospective cohort studyArea under the curveTriageCutoffLung ultrasoundNatUltrasoundNuclear medicineInternal medicineEmergency medicineDiseaseComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Chest imaging, including chest X-ray (CXR) and computed tomography (CT), can be a helpful adjunct to nucleic acid test (NAT) in the diagnosis and management of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). Lung point of care ultrasound (POCUS), particularly with handheld devices, is an imaging alternative that is rapid, highly portable, and more accessible in low-resource settings. A standardized POCUS scanning protocol has been proposed to assess the severity of COVID-19 pneumonia, but it has not been sufficiently validated to assess diagnostic accuracy for COVID-19 pneumonia. Purpose: To assess the diagnostic performance of a standardized lung POCUS protocol using a handheld POCUS device to detect patients with either a positive NAT or a COVID-19-typical pattern on CT scan. Methods: Adult inpatients with confirmed or suspected COVID-19 and a recent CT were recruited from April to July 2020. Twelve lung zones were scanned with a handheld POCUS machine. Images were reviewed independently by blinded experts and scored according to the proposed protocol. Patients were divided into low, intermediate, and high suspicion based on their POCUS score. Results: Of 79 subjects, 26.6% had a positive NAT and 31.6% had a typical CT pattern. The receiver operator curve for POCUS had an area under the curve (AUC) of 0.787 for positive NAT and 0.820 for a typical CT. Using a two-point cutoff system, POCUS had a sensitivity of 0.90 and 1.00 compared to NAT and typical CT pattern, respectively, at the lower cutoff; it had a specificity of 0.90 and 0.89 compared to NAT and typical CT pattern at the higher cutoff, respectively. Conclusions: The proposed lung POCUS protocol with a handheld device showed reasonable diagnostic performance to detect inpatients with a positive NAT or typical CT pattern for COVID-19. Particularly in low-resource settings, POCUS with handheld devices may serve as a helpful adjunct for persons under investigation for COVID-19 pneumonia.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,831

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,388
Écart entre enseignants0,354 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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