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Enregistrement W2012312483 · doi:10.1088/0967-3334/23/3/701

Progress in Ambulatory Assessment: Computer Assisted Psychological and Psychophysiological Methods in Monitoring and Field Studies

2002· article· en· W2012312483 sur OpenAlexaboutno aff
Stuart J Meldrum

Notice bibliographique

RevuePhysiological Measurement · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNon-Invasive Vital Sign Monitoring
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmbulatoryField (mathematics)PsychologyApplied psychologyComputer scienceMedicineData scienceEngineeringInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Edited by Jochen Fahrenberg and Michael Myrtek 2001 Seattle, Toronto, Bern and Gottingen: Hogrefe and Huber 627 pp hardcover ISBN 0-88937-225-X US$49.95 CAN$74.95 Euro49.95 SFr84.00 £32.45 During the 1950s, Holter and colleagues developed a number of portable recording devices which served to introduce the concept of `ambulatory monitoring'. Early devices were principally for cardiovascular monitoring, intended to allow patients' symptoms to be related to the underlying physiology. More recent devices, especially those based on portable computers, now allow various tests of cognitive and intellectual ability to be carried out on ambulatory subjects, and to relate performance in these tests to the physiological state. The book has its origins in a workshop on ambulatory assessment, which was held at the University of Freiburg, Germany, in 1999. Thirty-five chapters explore the use of computer assisted methods of ambulatory assessment, both as research tools and in applied settings. The perspective is largely a European one, with only a few of the 80 or so contributors from North America. The text is presented in two parts, the first dealing with psychological assessment and the second with more physiological aspects of the subject. While the second part of the book may be of greater interest to readers of this journal, the first part, dealing as it does with mental and emotional testing, may well provide more unfamiliar material. Here the first few chapters deal with posture and activity monitoring using accelerometry, and the influences these can have on other psychological variables. Several chapters follow this on aspects of blood pressure and heart rate monitoring. Several chapters then discuss monitoring of respiratory variables, particularly their role in the assessment of patients suffering from anxiety. Following chapters deal with monitoring in the workplace, in stressful situations such as working at night, as an air traffic controller, and flying an aircraft Towards the end of the book the emphasis is on developments in the technology that has made ambulatory monitoring possible. There is a review of recent recording devices, dealing principally with those that are commercially available. This is followed by a discussion on the transition from ambulatory assessment to telemedicine, reviewing the concepts and the problems to be overcome. The book concludes with an excellent overview of the historical development of ambulatory monitoring and assessment, written by one of the editors. The majority of chapters are supported by extensive bibliographies. In spite of the fact that the book is based on a meeting held in 1999, many chapters have been revised and updated to include references to papers published during 2000. Readers will find these bibliographies particularly useful as many of the papers cited are published in psychology journals which are not included in the popular medical databases.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,163

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0490,030

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 Opus0,210
Tête enseignante GPT0,409
Écart entre enseignants0,199 · 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'étudeSans objet
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

Citations111
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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