Self-administered at-home lung ultrasound with remote guidance in patients without clinical training
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Access to timely and accurate diagnostic imaging is essential for high-quality healthcare. Point-of-care ultrasound has been shown to be accessible and effective in many aspects of healthcare, including assessing changes in lung pathology. However, few studies have examined self-administered at-home lung ultrasound (SAAH-LUS), in particular performed by non-clinical patients (NCPs). RESEARCH QUESTION: Are NCPs able to perform SAAH-LUS using remote teleguidance and produce interpretable images? STUDY DESIGN: Patients were enrolled to the study in a mix of in-person and virtual recruitment, and shipped a smartphone as well as a point of care ultrasound device. Tele-guidance was provided by a remote physician using software integrated with the point of care ultrasound device, allowing real-time remote visualization and guidance of a patient scanning their own chest. A post-intervention survey was conducted to assess patient satisfaction, feasibility, and acceptability of SAAH-LUS. Two POCUS expert reviewers reviewed the scans for interpretability, and inter-rater agreement between the two reviewers was also computed. RESULTS: Eighteen patients successfully underwent 7-14 days of daily telemedicine in parallel to daily SAAH-LUS. Across 1339 scans obtained from ten different lung zones, the average proportion of interpretability was 96% with a chance-corrected agreement, or Cohen's kappa, reported as κ = 0.67 (significant agreement). 100% of NCPs surveyed found SAAH-LUS to be a positive experience, particularly for its ease of operation and ability to increase access to healthcare services. INTERPRETATION: This study demonstrates that NCPs can obtain interpretable LUS images at home, highlighting the potential for SAAH-LUS to increase diagnostic capacity, particularly for rural and remote regions where complex imaging and healthcare providers are difficult to obtain. Trial registration The clinical trials has been registered (clinicaltrials.gov). REGISTRATION NUMBER: NCT04967729.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».