In vitro and in vivo evaluation of an oscillometric device for monitoring blood pressure in dialysis patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nowadays, an increasing number of dialysis machines lodge a blood pressure (BP) measuring device, whose accuracy has a clear implication for the patients' clinical management. METHODS: An automated oscillometric sphygmomanometer (HD-BPM by Gambro Dasco) used during haemodialysis was submitted to both in vitro and in vivo tests, in order to evaluate some modifications aimed at improving measurement accuracy and consistency. The results were compared with those obtained by another oscillometric monitor (BX-100 by Colin). Three steps of evaluation were followed. First, the maintenance of the overall accuracy requirements prescribed by ANSI/AAMI SP-10 standard was verified. Then, an in vitro validation was carried out by using a test simulator. Finally, during a multi-centre field trial, 392 BP measurement sessions on 53 dialysis patients were collected. Every session consisted of two consecutive intra-dialysis measurements by the oscillometric monitors, each one performed simultaneously to an auscultatory measurement. A comparison with the intra-arterial method was performed as well. RESULTS: When compared with an in vivo data set previously collected, the HD-BPM accuracy complied with required limits. Second, the internal repeatability with respect to the simulator was satisfactory (SD of the differences between device and simulator readings: HD-BPM: systolic = 5.7, diastolic = 4.2; BX-100: systolic = 4.2, diastolic = 5.5 mmHg). Moreover, the comparison between oscillometric and auscultatory methods during in vivo trial gave similar results for the two monitors, even if systolic pressure SD exceeds the limit recommended by ANSI/AAMI SP-10 (mean value of the differences +/- SD: HD-BPM: systolic = 0.5 +/- 9.0, diastolic = 1.5 +/- 6.9; BX-100: systolic = 3.1 +/- 8.2, diastolic = -2.0 +/- 7.6 mmHg). CONCLUSIONS: These data underline the importance of performing accuracy evaluations for BP monitors in the conditions where they normally work, by using well-accepted protocols.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».