Automated analysis of paradoxical ribcage motion during sleep in infants
Notice bibliographique
Résumé
Identification of thoracoabdominal asynchrony (TAS) during breathing is currently detected by visual coding of records of ribcage (RC) and abdominal (AB) movements. There is thus a need to automate this process in order to save time and improve TAS detection accuracy. We studied 15 infants of 39-49 weeks postconceptional age. RC and AB signals were recorded continuously by inductance plethysmography for 4-24 hr immediately after herniorraphy. In our novel analysis approach, the records were divided into 10 sec epochs, and the equation RC = alphaAB + beta was fit to each epoch, using recursive linear regression with an exponential memory time constant of 1 and 2 sec. This yielded 10 sec signals for alpha corresponding to each epoch. The fraction of time that each alpha signal was positive was taken as a measure of synchrony between RC and AB for that epoch, while asynchrony was indicated by the fraction of time the signal was negative. We also assessed synchrony and asynchrony using a conventional measure known as thoracic delay (TD), which is based on the degree to which the peaks in RC and AB are coincident in time. Using TD as the basis of comparison, we found that our new recursive least squares method gave a positive predictive value of 99%. We conclude that our recursive least squares method is able to accurately identify portions of the RC and AB records that correspond to TAS, and we speculate that it may be useful in automating detection of TAS.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».