Empowering the willing: the feasibility of tele-mentored self-performed pleural ultrasound assessment for the surveillance of lung health
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background SARS-CoV-2 infection, manifesting as COVID-19 pneumonia, constitutes a global pandemic that is disrupting health-care systems. Most patients who are infected are asymptomatic/pauci-symptomatic can safely self-isolate at home. However, even previously healthy individuals can deteriorate rapidly with life-threatening respiratory failure characterized by disproportionate hypoxemic failure compared to symptoms. Ultrasound findings have been proposed as an early indicator of progression to severe disease. Furthermore, ultrasound is a safe imaging modality that can be performed by novice users remotely guided by experts. We thus examined the feasibility of utilizing common household informatic-technologies to facilitate self-performed lung ultrasound. Methods A lung ultrasound expert remotely mentored and guided participants to image their own chests with a hand-held ultrasound transducer. The results were evaluated in real time by the mentor, and independently scored by three independent experts [planned a priori]. The primary outcomes were feasibility in obtaining good-quality interpretable images from each anatomic location recommended for COVID-19 diagnosis. Results Twenty-seven adults volunteered. All could be guided to obtain images of the pleura of the 8 anterior and lateral lung zones (216/216 attempts). These images were rated as interpretable by the 3 experts in 99.8% (647/648) of reviews. Fully imaging one’s posterior region was harder; only 108/162 (66%) of image acquisitions was possible. Of these, 99.3% of images were interpretable in blinded evaluations. However, 52/54 (96%) of participants could image their lower posterior lung bases, where COVID-19 is most common, with 99.3% rated as interpretable. Conclusions Ultrasound-novice adults at risk for COVID-19 deterioration can be successfully mentored using freely available software and low-cost ultrasound devices to provide meaningful lung ultrasound surveillance of themselves that could potentially stratify asymptomatic/paucisymptomatic patients with early risk factors for serious disease. Further studies examining practical logistics should be conducted. Trial Registration: ID ISRCTN/77929274 on 07/03/2015.
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 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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».