Suppr超能文献

澳大利亚免费在线症状检查器和应用程序提供的诊断和分诊建议的质量。

The quality of diagnosis and triage advice provided by free online symptom checkers and apps in Australia.

机构信息

Edith Cowan University, Perth, WA.

出版信息

Med J Aust. 2020 Jun;212(11):514-519. doi: 10.5694/mja2.50600. Epub 2020 May 11.

Abstract

OBJECTIVES

To investigate the quality of diagnostic and triage advice provided by free website and mobile application symptom checkers (SCs) accessible in Australia.

DESIGN

36 SCs providing medical diagnosis or triage advice were tested with 48 medical condition vignettes (1170 diagnosis vignette tests, 688 triage vignette tests).

MAIN OUTCOME MEASURES

Correct diagnosis advice (provided in first, the top three or top ten diagnosis results); correct triage advice (appropriate triage category recommended).

RESULTS

The 27 diagnostic SCs listed the correct diagnosis first in 421 of 1170 SC vignette tests (36%; 95% CI, 31-42%), among the top three results in 606 tests (52%; 95% CI, 47-59%), and among the top ten results in 681 tests (58%; 95% CI, 53-65%). SCs using artificial intelligence algorithms listed the correct diagnosis first in 46% of tests (95% CI, 40-57%), compared with 32% (95% CI, 26-38%) for other SCs. The mean rate of first correct results for individual SCs ranged between 12% and 61%. The 19 triage SCs provided correct advice for 338 of 688 vignette tests (49%; 95% CI, 44-54%). Appropriate triage advice was more frequent for emergency care (63%; 95% CI, 52-71%) and urgent care vignette tests (56%; 95% CI, 52-75%) than for non-urgent care (30%; 95% CI, 11-39%) and self-care tests (40%; 95% CI, 26-49%).

CONCLUSION

The quality of diagnostic advice varied between SCs, and triage advice was generally risk-averse, often recommending more urgent care than appropriate.

摘要

目的

调查在澳大利亚可访问的免费网站和移动应用症状检查器(SC)提供的诊断和分诊建议的质量。

设计

用 48 个医学病症小插图测试了 36 个提供医疗诊断或分诊建议的 SC(1170 个诊断小插图测试,688 个分诊小插图测试)。

主要观察指标

正确的诊断建议(在首次、前三个或前十个诊断结果中提供);正确的分诊建议(推荐适当的分诊类别)。

结果

在 1170 个 SC 小插图测试中,27 个诊断 SC 首次列出了正确的诊断,在 681 个测试中,前十个结果中列出了正确的诊断,在 606 个测试中,前三个结果中列出了正确的诊断,分别为 421 次(36%;95%CI,31-42%)、606 次(52%;95%CI,47-59%)和 681 次(58%;95%CI,53-65%)。使用人工智能算法的 SC 在 46%的测试中(95%CI,40-57%)首次列出了正确的诊断,而其他 SC 为 32%(95%CI,26-38%)。个别 SC 的首次正确结果的平均率在 12%至 61%之间。19 个分诊 SC 为 688 个小插图测试中的 338 个(49%;95%CI,44-54%)提供了正确的建议。紧急护理(63%;95%CI,52-71%)和紧急护理小插图测试(56%;95%CI,52-75%)的分诊建议比非紧急护理(30%;95%CI,11-39%)和自我护理测试(40%;95%CI,26-49%)更频繁。

结论

诊断建议的质量在 SC 之间存在差异,分诊建议通常偏向风险,经常建议更紧急的护理而不是适当的护理。

文献AI研究员

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