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Enregistrement W1978996848 · doi:10.1109/iembs.2010.5627609

Robust closed-loop control of propofol administration using WAVCNS index as the controlled variable

2010· article· en· W1978996848 sur OpenAlexaff
Jin‐Oh Hahn, Guy A. Dumont, J. Mark Ansermino

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAnesthesia and Sedative Agents
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPropofolRobustness (evolution)Closed loopControl theory (sociology)Computer sciencePharmacodynamicsHypnosisAnesthesiaPharmacokineticsArtificial intelligenceMedicineControl (management)Control engineeringPharmacologyEngineeringBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a robust closed-loop strategy for control of depth of hypnosis. The proposed method regulates the electroencephalogram (EEG)-derived WAVCNS index as a hypnosis measure by manipulating intravenous propofol administration. In contrast to many existing closed-loop methods, the control design presented in this paper produces stability and robustness against uncertainty by explicitly accounting for the pharmacokinetic (PK) and pharmacodynamic (PD) variability between different individuals, as well as unpredictable surgical stimuli that the closed-loop control is required to tolerate. This closed-loop control was evaluated using simulated surgical procedures in 44 patient models whose PK and PD were identified from real clinical data. The controller can deliver consistent and acceptable closed-loop induction and maintenance phase responses for patients with wide-ranging PK and PD differences.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,654
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations7
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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