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Enregistrement W4390225644 · doi:10.4187/respcare.11258

The Accuracy of Readily Available Consumer-Grade Oxygen Saturation Monitors in Pediatric Patients

2023· article· en· W4390225644 sur OpenAlexaff
Thomas Kovesi, Jeremy Saban, John Haddad, Deepti Reddy, Richard Webster, Sharmila Udupa

Notice bibliographique

RevueRespiratory Care · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Invasive Vital Sign Monitoring
Établissements canadiensUniversity of CalgaryChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInterquartile rangePulse oximetryPediatricsOxygen saturationEmergency medicineSurgeryAnesthesia

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Pulse oximetry measurement is ubiquitous in acute health care settings in high-income countries and is familiar to any parent whose child has been treated in such a setting. Oximeters for home use are readily available online and are incorporated in several smartphones and smartwatches. METHODS: We wished to determine how accurate are oximeters available online that are designated for adult and pediatric use, and the saturation monitor integrated in a smartphone, when used in children, compared to reference, hospital-grade oximeters. We evaluated a fingertip oximeter marketed for children purchased online; an adult fingertip oximeter purchased online; the oximeter integrated in a smartphone; and reference, hospital-grade oximeters. Participants were < 18 y of age. Bland-Altman charts were generated, and the estimated root mean square error (EA RMS ) was calculated. Rates of failure to obtain a measurement, relationship between device and time to successful measurement, relationship between age and time to successful measurement, and relationship between error (vs the reference device) and age were evaluated for each consumer-grade device. RESULTS: We measured S pO 2 in 74 children between 0.1–17.0 y of age. Subjects weighing < 30 kg had a median (interquartile range [IQR]) age of 2 (1.0 month–1.4 y) months, and subjects weighing ≥ 30 kg had a median (IQR) age of 14.3 (11.9–16.2) y. Readings could not be obtained in 7.5, 0, and 38.8% of subjects using the pediatric, adult, and smartphone oximeters, respectively. The time to successful reading had a modest negative correlation with age with the inexpensive adult and pediatric oximeters. The inexpensive pediatric oximeter had an overall negative bias, with a mean difference from the reference device of −4.5% (SD 7.9%) and an error that ranged from > 8% to < 33% the reference device. The EA RMS was 7.92%. The inexpensive adult oximeter demonstrated no obvious trend in error in the limited saturation range evaluated of 87–99%. The overall mean difference was −0.7% (SD 2.5%). EA RMS was 2.5%. The smartphone oximeter underestimated S pO 2 at saturations < 94% and overestimated S pO 2 for saturations > 94%. Saturations could read as much as > 4%, or < 17%, than the reference oximeter. The mean difference was −2.9% (SD 5.2%). EA RMS was 5.1%. CONCLUSIONS: Our findings suggest that the performance of consumer-grade devices varies considerably by both subject age and device. The pediatric fingertip device and smartphone application we tested are poorly suited for use in infants. The adult fingertip device we tested performed quite well in larger children with relatively normal oxygen saturations, and the pediatric fingertip device performed moderately well in subjects > 1 y of age who weighed < 30 kg. Given the vast number of devices available online and ever-changing technology, research to evaluate nonclinical oximeters will continue to be required.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,541

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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