Improving the diagnosis of pediatric pneumonia at village level: Testing the accuracy of smart phone applications measuring respiratory rate and O <sub>2</sub> saturation
Notice bibliographique
Résumé
Background: Pneumonia is the commonest killer of children under 5 yrs; most deaths occur in the poorest regions. To help improve diagnosis in low-resource areas, we developed iPod/cell phone applications able to measure respiratory rate (RR) and saturation (SpO 2 ). RR is measured using RRate® software (1) which calculates RR from 5 taps of the touch screen corresponding to 5 breaths. SpO 2 is measured using an MS-2040 circuit board-in-cable attached to the iPod port. For the study, applications were run on an iPod Touch 4. We tested their accuracy against accepted standards. Methods: Two blinded observers, in each of three Indian hospitals, made paired observations on 344 children fulfilling WHO criteria for pneumonia. Observer 1 measured RR by 1 minute auscultation (RR.ausc), plus SpO 2 using Masimo Rad7 (SpO 2 .mas). Observer 2 measured RR and SpO 2 by iPod application (RR.tap and SpO 2 .ipod). Paired results compared by Bland-Altman technique. Results : There were no significant differences between RR.ausc and RR.tap or SpO 2 .mas and SpO 2 .ipod, either within or between institutions (table 1) Table 1 RR.ausc vs. RR.tap bias SpO2.mas vs. SpO2.ipod bias Bangalore 1 -1.3 +/- 6.4 bpm 0.6 +/- 3.0 %sat Chennai 1.3 +/- 4.6 bpm 0.3 +/- 1.1 %sat Bangalore 2 0.0 +/- 2.7 bpm 0.1 +/- 1.1 %sat Pooled data -0.4 +/- 5.2 bpm 0.4 +/- 2.4 %sat Conclusions: SpO 2 and RR can be measured accurately and reproducibly using cell phone technology that is easy to use and teach. This has the potential to improve the diagnosis and management of children with respiratory diseases in under-served areas. Reference: 1. https://itunes.apple.com/ca/app/rrate/id581390517?mt=8.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».