Repeatability of RRate measurements in children during triage in two Ugandan hospitals
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Pneumonia is the leading cause of death in children globally. In low- and middle-income countries the diagnosis of pneumonia relies heavily on an accurate assessment of respiratory rate, which can be unreliable in nurses and clinicians with less advanced training. In order to inform more accurate measurements, we investigate the repeatability of the RRate app used by nurses in district hospitals in Uganda. Methods This secondary analysis included 3679 children aged 0-5 years. The dataset had two sequential measurements of respiratory rate using the RRate app. We measured the agreement between respiratory rate observations and clustering around fixed thresholds defined by WHO for fast breathing, which are 60 breaths per minute (bpm) for under two months (Age-1), 50 bpm for two to 12 months (Age-2), and 40 bpm for 12.1 to 60 months (Age-3). We then assessed the repeatability of the paired measurements using the Intraclass Correlation Coefficient (ICC). Results The respiratory rate measurement took less than 15 seconds for 7,277 (98.9%) of the measurements. Despite respiratory rates clustering around the WHO fast-breathing thresholds, the breathing classification based on the thresholds was changed in only 12.6% of children. The mean (SD) respiratory rate by age group was 60 (13.1) bpm for Age-1, 49 (11.9) bpm for Age-2, and 38 (10.1) for Age-3, and the bias (Limits of Agreements) were 0.3 (-10.8 – 11.3), 0.4 (-8.5 – 9.3), and 0.1 (-6.8, 7.0) for Age-1, Age-2, and Age-3 respectively. Most importantly, the repeatability of the two respiratory rate measurements for the 3,679 children was high, with an ICC value (95% CI) of 0.95 (0.94 – 0.95). Discussion The RRate measurements were both efficient and repeatable. The simplicity, repeatability, and efficiency of the RRate app used by healthcare workers in LMICs supports more widespread adoption for clinical use.
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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 | 0,007 | 0,044 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».