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Enregistrement W4415819605 · doi:10.3390/technologies13110499

An Open-Source Neonatal Phototherapy Device

2025· article· en· W4415819605 sur OpenAlexaff
Joshua Givans, Augustine Waswa, Janiffer Nyambura, Gidraf Njoroge, Gordon Macharia, June Madete, Joshua M. Pearce

Notice bibliographique

RevueTechnologies · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNeonatal Health and Biochemistry
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDocumentationQuality (philosophy)IrradianceQuality managementUltra violet

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Severe neonatal hyperbilirubinemia (SNH) (jaundice) is responsible for over 114,000 preventable neonatal deaths annually, as the technology that can treat the condition is cost-prohibitive for low- and middle-income countries. In this study an open-source neonatal phototherapy device (NPTD) to treat SNH was designed, built, and validated against the phototherapy technical specifications set by the American Academy of Pediatrics and UNICEF. The open-source device can be built for a tenth of the cost of the least expensive proprietary one on the market, with treatment metrics equivalent to or exceeding commercial devices available in developed nations. This device, whose material costs are USD 93.00, was shown to deliver an irradiance up to 80 µW/cm2/nm, within the acceptable wavelength range of 420–500 nm. It was further demonstrated that the unit could deliver a uniform distribution of irradiance (34.5 ± 4.3 µW/cm2/nm) over a surface area exceeding 3200 cm2. These findings show that the open-source NPTD is capable of delivering accurate, consistent, and reliable irradiances for the management of SNH. By releasing full documentation in an open-source manner, the device may be broadly used to ensure affordable and consistent low-cost means of improving the quality of care for SNH.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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