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Enregistrement W4408105763 · doi:10.2196/60465

Assessment of the Sensitivity of a Smartphone App to Assist Patients in the Identification of Stroke and Myocardial Infarction: Cross-Sectional Study

2025· article· en· W4408105763 sur OpenAlexaffvenue
Amar Dhand, Rama Mangipudi, Anubodh S. Varshney, Jonathan Crowe, Andria L. Ford, Nancy K. Sweitzer, Samuel Tate, Haissam Haddad, Michael Kelly, James E. Muller, Jay Shavadia

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAcute Ischemic Stroke Management
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineStroke (engine)TriageEmergency departmentMyocardial infarctionWeaknessMedical emergencyPhysical therapyInternal medicineSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Most people do not recognize symptoms of neurological and cardiac emergencies in a timely manner. This leads to delays in hospital arrival and reduced access to therapies that can open arteries. We created a smartphone app to help patients and families evaluate if symptoms may be high risk for stroke or heart attack (myocardial infarction, MI). The ECHAS (Emergency Call for Heart Attack and Stroke) app guides users to assess their risk through evidence-based questions and a test of weakness in one arm by evaluating finger-tapping on the smartphone. Objective: This study is an initial step in the accuracy evaluation of the app focused on sensitivity. We evaluated whether the app provides appropriate triage advice for patients with known stroke or MI symptoms in the Emergency Department. We designed this study to evaluate the sensitivity of the app, since the most dangerous output of the app would be failure to recognize the need for emergency evaluation. Specificity is also important, but the consequences of low specificity are less dangerous than those of low sensitivity. Methods: In this single-center cross-sectional study, we enrolled patients presenting with symptoms of possible stroke or MI. The ECHAS app assessment consisted of a series of evidence-based questions regarding symptoms and a test of finger-tapping speed and accuracy on the phone's screen to detect unilateral arm weakness. The primary outcome was the sensitivity of the ECHAS app in detecting the need for ED evaluation. The secondary outcome was the sensitivity of the ECHAS app in detecting the need for hospital admission. Two independent and blinded board-certified physicians reviewed the medical record and adjudicated the appropriateness of the ED visit based on a 5-point score (ground truth). Finally, we asked patients semistructured questions about the app's ease of use, drawbacks, and benefits. Results: We enrolled 202 patients (57 with stroke and 145 with MI). The ECHAS score was strongly correlated with the ground truth appropriateness score (Spearman correlation 0.41, P<.001). The ECHAS app had a sensitivity of 0.98 for identifying patients in whom ED evaluation was appropriate. The app had a sensitivity of 1.0 for identifying patients who were admitted to the hospital because of their ED evaluation. Patients completed an app session in an average of 111 (SD 60) seconds for the stroke pathway and 60 (SD 33) seconds for the MI pathway. Patients reported that the app was easy to use and valuable for personal emergency situations at home. Conclusions: The ECHAS app demonstrated a high sensitivity for the detection of patients who required emergency evaluation for symptoms of stroke or MI. This study supports the need for a study of specificity of the app, and then a prospective trial of the app in patients at increased risk of MI and stroke.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,418
Écart entre enseignants0,388 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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