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Enregistrement W1975696285 · doi:10.1177/0954411914562871

Characterization of a pressure measuring system for the evaluation of medical devices

2014· article· en· W1975696285 sur OpenAlexaboutno aff
Rébecca Bonnaire, M. Verhaeghe, Jérôme Molimard, P. Calmels, Reynald Convert

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part H Journal of Engineering in Medicine · 2014
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueErgonomics and Musculoskeletal Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRepeatabilitySuperposition principleCalibrationLinearitySystem of measurementReproducibilityMetrologyHysteresisResistive touchscreenPressure measurementMeasurement uncertaintyMaterials scienceAcousticsOpticsElectrical engineeringMathematicsMechanical engineeringEngineeringPhysicsStatisticsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study is to evaluate the possible use of four "FSA" thin and flexible resistive pressure mapping systems, designed by Vista Medical (Winnipeg, Manitoba, Canada), for the measurement of interface pressure exerted by lumbar belts onto the trunk. These sensors were originally designed for the measurement of low pressure applied by medical devices on the skin. Two types of tests were performed: standard metrology tests such as linearity, hysteresis, repeatability, reproducibility and drift, and specific tests for this application such as curvature, surface condition and mapping system superposition. The linear regression coefficient is between 0.86 and 0.98; hysteresis is between 6.29% and 9.41%. Measurements are repeatable. The location, time and operator, measurement surface condition and mapping system superposition have a statistically significant influence on the results. A stable measure is verified over the period defined in the calibration procedure, but unacceptable drift is observed afterward. The measurement stays suitable on a curved surface for an applied pressure above 50 mmHg. To conclude, the sensor has acceptable linearity, hysteresis and repeatability. Calibration must be adapted to avoid drift. Moreover, when comparing different measurements with this sensor, the location, the time, the operator and the measurement surface condition should not change; the mapping system must not be superimposed.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations12
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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