Repeatability of RRate measurements in children during triage in two Ugandan hospitals
Notice bibliographique
Résumé
Pneumonia is the leading cause of death in children globally. In low- and middle-income countries (LMICs) pneumonia diagnosis relies on accurate assessment of respiratory rate, which can be unreliable when completed by nurses with less-advanced training. To inform more accurate measurements, we investigate the repeatability of the RRate app used by nurses in Ugandan district hospitals. This secondary analysis included 3,679 children aged 0-5 years. The dataset had two sequential measurements of respiratory rate collected by 14 nurses using the RRate app. We measured agreement between respiratory rate observations while indicating observations' clustering around WHO fast-breathing thresholds. WHO thresholds 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 assessed the repeatability of the paired measurements per user through the Intraclass Correlation Coefficient (ICC) and calculated an overall ICC value. The respiratory rate measurement took less than 15 seconds for 7,277 (98.9%) of the measurements. Despite respiratory rates clustering around WHO thresholds, breathing classification based on the thresholds (Fast vs normal) was altered between sequential measurements 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) bpm, 0.4 (-8.5-9.3) bpm, and 0.1 (-6.8, 7.0) bpm for Age-1, Age-2, and Age-3 respectively. The repeatability of the paired respiratory rate measurements was high, with an ICC ≥ 90% for 12 of 14 users and an overall ICC value (95% CI) of 0.95 (0.94-0.95). The RRate measurements were efficient and repeatable. The simplicity, repeatability, and efficiency support its usage in LMICs healthcare facilities, and endorses a more widespread clinical adoption.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».