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Enregistrement W2098668284 · doi:10.1002/mus.21985

Analysis of continuous diaphragm electromyographic signal: Results from a patient with amyotrophic lateral sclerosis

2011· article· en· W2098668284 sur OpenAlexaff
Hans Katzberg, Daniel F. Barros, Bernard Widrow, Charles S. Cho, Yuen T. So

Notice bibliographique

RevueMuscle & Nerve · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuscle activation and electromyography studies
Établissements canadiensUniversity Health Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAmyotrophic lateral sclerosisElectromyographyMedicineDiaphragm (acoustics)SIGNAL (programming language)Physical medicine and rehabilitationInternal medicineComputer scienceAcousticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Analysis of continuous diaphragm electromyography (dEMG) has not been well studied. We describe a system of analyzing continuous dEMG using implanted electrodes. METHODS: dEMG signal was acquired via two pairs of electrodes near the diaphragm motor points. Raw bursts of dEMG signal were compared to externally captured electrocardiogram (ECG) using adaptive filtering in order to remove cardiac contamination. Differential energy levels were used to identify each dEMG burst, and average amplitude and area values from both hemidiaphragms were aggregated and averaged for the duration of the recording. RESULTS: A 64-year-old patient with amyotrophic lateral sclerosis underwent three serial dEMG studies every 6 months. An average of three tracings were collected per visit, and all had excellent intertest reliability (κ > 0.8). Average dEMG area correlated with forced vital capacity and mean inspiratory pressure (r(2) > 0.9). CONCLUSIONS: The approach described represents a comprehensive method for capturing and analyzing continuous diaphragm EMG signal.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,783
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)0,0010,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,161 · 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

Citations7
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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