The Impact of a Handheld Ultrasound Device in a Rheumatic Heart Disease Screening Program in Ethiopia
Notice bibliographique
Résumé
Background: Rheumatic heart disease affects 33 million people in low and middle income countries and is the leading cause of cardiovascular death among children and young adults. Penicillin prophylaxis prevents progression in asymptomatic disease. Efforts to expand echocardiographic screening are focusing on simplified protocols, non-physician ultrasonographers, and portable ultrasound devices, including handheld ultrasound. Recent advances support the use of single-view screening protocols. With the increasing availability and low cost of handheld devices, studies are needed to evaluate their performance in these settings. Methods: We conducted a retrospective study comparing the rate of screen positive ultrasounds before and after the use of a handheld ultrasound in an RHD screening program in Ethiopia. We also performed a cross-sectional device comparison in 19 at-risk school-children participating in the rheumatic heart disease screening program. Results: Between March of 2019 and Jan of 2022, 6631 children were screened for rheumatic heart disease of whom 4029 were screened after the introduction of a handheld device. Before the use of the handheld ultrasound device 291 (11.2%) children had a screen positive ultrasounds compared with 167 (4.1%) afterwards (p < 0.001). We also compared non-expert to expert interpretation by device and found a significant difference in interpretation for the Lumify (p=0.025). There was a trend towards shorter jet length by color Doppler in the handheld ultrasound device for both expert and non-expert review. Conclusions: Our study highlights that the screen-positive rate in a RHD screening program is influenced by the device being used in the screening process.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».