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Enregistrement W2039538798 · doi:10.3389/fpsyt.2015.00039

“Diagnosis by Behavioral Observation†Home-Videosomnography – A Rigorous Ethnographic Approach to Sleep of Children with Neurodevelopmental Conditions

2015· article· en· W2039538798 sur OpenAlexaff
O. Ipsiroglu, Yi-Hsuan Amy Hung, Forson Chan, Michelle Ross, Dorothee Veer, Sonja K. Soo, Gloria Ho, Mai Berger, Graham McAllister, Heinrich Garn, Gerhard Kloesch, Adriano Vilela Barbosa, Sylvia Stöckler, William H. McKellin, Eric Vatikiotis‐Bateson

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensThompson Rivers UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSleep (system call)PsychologyEthnographyDevelopmental psychologyPsychiatryMedicineSociologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Advanced video technology is available for sleep-laboratories. However, low-cost equipment for screening in the home setting has not been identified and tested, nor has a methodology for analysis of video recordings been suggested. METHODS: We investigated different combinations of hardware/software for home-videosomnography (HVS) and established a process for qualitative and quantitative analysis of HVS-recordings. A case vignette (HVS analysis for a 5.5-year-old girl with major insomnia and several co-morbidities) demonstrates how methodological considerations were addressed and how HVS added value to clinical assessment. RESULTS: We suggest an "ideal set of hardware/software" that is reliable, affordable (∼$500) and portable (=2.8 kg) to conduct non-invasive HVS, which allows time-lapse analyses. The equipment consists of a net-book, a camera with infrared optics, and a video capture device. (1) We present an HVS-analysis protocol consisting of three steps of analysis at varying replay speeds: (a) basic overview and classification at 16× normal speed; (b) second viewing and detailed descriptions at 4-8× normal speed, and (c) viewing, listening, and in-depth descriptions at real-time speed. (2) We also present a custom software program that facilitates video analysis and note-taking (Annotator(©)), and Optical Flow software that automatically quantifies movement for internal quality control of the HVS-recording. The case vignette demonstrates how the HVS-recordings revealed the dimension of insomnia caused by restless legs syndrome, and illustrated the cascade of symptoms, challenging behaviors, and resulting medications. CONCLUSION: The strategy of using HVS, although requiring validation and reliability testing, opens the floor for a new "observational sleep medicine," which has been useful in describing discomfort-related behavioral movement patterns in patients with communication difficulties presenting with challenging/disruptive sleep/wake behaviors.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,301
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeObservationnel
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

Citations27
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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