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Enregistrement W2111815881 · doi:10.1109/iembs.2004.1403156

Monitoring respiratory rate based on tracheal sounds. First experiences

2005· article· en· W2111815881 sur OpenAlexaff
G. Sierra, V. Telfort, B. Popov, Louis‐Gilles Durand, Ritika Agarwal, V. Lanzo

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePhonocardiography and Auscultation Techniques
Établissements canadiensConcordia UniversityMontreal Clinical Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupine positionMedicineRespiratory rateTechnicianRespiratory systemNoseBreathingAuscultationAnesthesiaAudiologyMathematicsSurgeryCardiologyInternal medicineHeart rateBlood pressure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective was to develop a non-invasive method for continuously monitoring respiratory rate (RR) based on tracheal sounds. 25 volunteers and 36 patients with chronic pulmonary diseases were enrolled in a clinical study. Tracheal sounds were acquired using a contact piezoelectric sensor placed on the examinee's throat and analyzed using a combined investigation of the sound envelope and frequency content. RR estimates were compared to reference measurements taken from a pneumotachometer coupled to a face mask worn by the examinee. RR was also manually counted by a respiratory technician. Two types of breathing (mouth and nose) and three different positions were studied (fowler, semi-fowler and supine). RR estimated in volunteers had a success rate (SR) of 96%, a correlation coefficient (r) of 0.99 and a standard error of the estimate (SEE) of 0.56. The RR estimated in patients was comparable or slightly better (SR = 85%, r = 0.93 and SEE = 1.49) than those obtained by manual count (SR = 82%, r = 0.91, SEE = 1.58), which is the method widely used in clinical settings. No significant difference in the capacity to estimate RR was found related to posture and breathing type, making this method useful for continuous monitoring.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,831
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,277 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations23
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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